基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测

现场采样获得的电动机故障信号通常会含有很多的噪声，如果对噪声不能加以有效地消除。那么故障特征信息的提取将会受到很大的影响。该文通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨，提出了基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测方法，通过实例分析，验证了基于最优小波包基的信号消噪声效果要优于小波方法或普通小波方法的消噪效果，通过对消噪后的故障信号进行分析，提取出了故障特征信息，检测结果表明，在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪，有利于提高电动机故障检测的准确性。     

多小波在电力系统信号消噪中的应用

在简单介绍多小波基本理论的基础上，提出了一种简化多小波分解重构算法的方法，利用该方法可以减少多小波分解重构过程中计算量。以SA4多小波为实例，探讨了基于多小波变换的两类预处理方法以及预处理方法对多小波的重要性。通过分析了多小波的消噪算法，尝试基于不同预处理方法的多个常用多小波在电力系统信号消噪方面的应用。对电力系统三种较典型信号的大量仿真计算结果表明：在相同滤波器长度下，选择合适的预处理方法，利用多小波对电力系统信号消噪可以取得比传统小波更好的信号消噪效果。     

电力通信的小波包消噪

介绍了一种对电力通信信号进行消噪的小波包分析方法，从小波包的构造、小波的选择和去噪阀值的确定几个方面来阐述该方法。小波包变换是基于小波变换的进一步发展，能够提供比小波变换更高的分辨率。通过利用Daubechies构造的具有紧支撑的db小波所构造的小波包变换和小波变换算法的对比来对实际数据进行处理，证明了该方法的可行性。     

小波包结点阈值自适应消噪法

当噪声为时变的时候,传统的小波阈值消噪方法效果很有限:当采用软阈值消噪时,总体效果较好,但当含噪信号很不规则时显得过于光滑;当采用硬阈值消噪时,消噪效果不理想,信号含有明显的噪声。为克服上述缺陷,本文提出基于"自适应阈值消噪思想"的小波包结点阈值消噪法。首先,我们给出了小波包结点阈值的定义,这种阈值取法突破了高斯白噪声和平稳噪声的局限性;其次,我们提出了基于谱熵的噪声估计法用以替代传统的中值绝对值(MAD)噪声估计法,这种噪声估计方法与实际应用环境相符,适用于非平稳噪声和有色噪声。仿真实验证实,相比于常规小波消噪算法,结点阈值法和基于谱熵的噪声估计法在白噪声环境下具有较好的消噪效果。     

小波消噪在10kV金属氧化物避雷器在线检测中的应用

针对金属氧化物避雷器(MOA)泄漏电流检测信号包含噪声的问题,提出了一种将新阈值法和平移不变小波相结合的消噪方法。该方法对含噪的金属氧化物避雷器在线检测信号进行小波分解,对分解后不同尺度下的小波信号进行平移,并同时按新阈值法进行处理,最后重构信号。将所提出的小波消噪方法用于10 kV金属氧化物避雷器的在线监测,提取去噪前后的泄漏电流检测信号波形进行分析对比。结果表明,该方法的消噪效果显著,消噪能力远优于传统的软、硬阈值消噪法。经小波消噪后的泄漏电流波形变得明显清晰,很容易从波形上对正常避雷器和老化避雷器进行区分,可以作为10 kV配电网MOA在线监测的依据。     

小波阈值估计在电力系统故障信号消噪处理中的应用

考虑电力系统中噪声因素对故障检测与识别的影响,在分析了噪声信号的小波变换特性的基础上,提出一种基于小波系数的阈值估计方法.应用该方法对电力系统故障暂态信号进行消噪处理,从而更有利于故障的检测与识别.通过仿真实例说明,在消噪效果和计算量等方面,该方法比其它传统阈值算法更具优越性.     

基于小波变换的自适应阈值消噪法

信号消噪与恢复是信号处理的一项前期的、最基本的工作，其目的是尽可能地复原被噪声(或干扰)污染的信号，消噪效果直接影响到后期的信号处理。介绍了几种常用的小波消噪方法，分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。针对非线性小波变换阈值法提出了一种自适应阈值消噪法。通过仿真实验证明，该方法不仅消噪效果好，而且可用于对含有时变的噪声信号进行消噪。     

电力系统故障信号小波消噪盲区探索

由于小波时频窗口的灵活性，使小波变换近年来在电力系统故障信号处理中得到广泛的应用。特别是电机的故障信号含有大量的噪声。所以在分析故障信号之前，必须将含噪故障信号消噪，但小波变换并不是对所有噪声都有效。     

电力线通信的小波包消噪

利用电力线路传输信息不需要架设通信线路，可以方便地实现电力营销的自动化，甚至组建新的Internet物理层信息载体。但由于电力线路存在着强噪音、信道衰减等原因，严重影响了通信质量。小波包变换是基于小波变换的进一步发展，能够提供比小波变换更高的分辨率。文中介绍了一种对电力通信信号进行消噪的小波包分析方法，从小波包的构造、小波的选择和去噪阀值的确定等几个方面来进行阐述。通过利用Daubechies构造的具有紧支撑的db小波所构造的小波包变换和小波变换算法的对比来对实际数据进行处理，证明了该方法的可行性。     

基于小波分析的汽轮发电机组振动信号消噪和特征提取

小波分析技术由于其良好的时频局部化性质,对突变和非平稳信号的分析具有良好的效果,已经成为信号消噪、特征提取和故障诊断的重要方法之一.针对汽轮发电机组的振动特征,采用基于最优小波包基的方法对汽轮发电机组的振动信号进行消噪处理,有效地剔除了汽轮发电机组表面振动信号的噪声干扰,提高了信号的信噪比;对消噪后的信号进行小波包分解,并将各相关频带进行能量特征提取,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供了有力依据.     

小波分析在汽轮机振动故障诊断中的应用研究

针对常见的汽轮发电机组频率突变的振动故障,采用傅立叶变换和小波变换对同一汽轮发电机组振动信号进行傅立叶变换和小波分解。结果表明傅立叶变换无法检测出信号的瞬态变化,只适用于分析平稳信号;而小波分析可以有效的提取信号的瞬态变化特征,能准确的检测出信号的奇异点位置,利用小波分析有利于提取汽轮发电机组振动信号的故障特征。此外,对汽轮发电机组的混合信号进行小波分解,可以将信号有效的分离,为确定故障种类提供了依据。     

水电机组振动信号去噪的小波技术研究

概述了水电机组振动信号处理技术的现状,着重介绍小波技术中小波分析、小波包分析、第二代小波变换等特点及在水电机组振动信号去噪处理中的应用,并分析了水电机组振动信号去噪技术中的问题和前景。     

基于平稳小波包分解的水轮机非平稳振动信号希尔伯特谱分析

应用平稳小波包变换对信号进行窄带分解,避免了经验模式分解过程中虚假模式分量的产生以及高频本质模式函数瞬时频率的波动,改善了Hilbert谱对于高频宽带信号的频率分辨率,使其更加适合复杂多分量的非平稳信号分析。针对水轮机过渡过程中转子振动响应的复杂性和非平稳性,应用该方法对停机和起动过程现场测试信号进行分析,识别了信号的时频结构特征,主轴振动响应主要由转速频率及其谐频成分组成,其中主导成分为转速频率。与Hilbert-Huang变换的对比验证了该方法在分析水轮机过渡过程非平稳振动信号方面的有效性。     

小波分析在汽轮机叶片故障诊断中的应用研究

简述了小波分析的基础理论和算法,论述了在小波多分辨率分析下进行汽轮机叶片故障的方法。结果表明,小波的方法很好地保存瞬态信号中的尖峰和突变部分,对振动信号进行处理后再进行特征提取和故障诊断变得容易,具有良好的效果。     

大型汽轮机通流状态评估的分析及应用

对影响汽轮机通流效率的各项因素的作用机理进行了定性分析,并对汽轮机通流状态经济性评估的基本概念进行了阐述。进行汽轮机通流部分经济性状态评估后,可以利用相关的分析工具软件对影响汽轮机通流部分经济性的因素进行有效分析及计算,为电厂大修中汽轮机检修提供检修重点。以某一超临界660 MW汽轮机为例,给出了汽轮机通流状态经济性评估的大修通流状态实测数据及评估结果,在此基础上确定了汽轮机大修的重点检修工作。     

660 MW汽轮发电机组振动分析

从理论上对汽轮机振动的原因、危害及后果进行了探讨，对某厂660MW汽轮发电机组振动情况进行了分析。     

基于双谱分析的大型汽轮机振动故障特性提取

汽轮机轴系振动通常以与转速同步的频率(基频)及其谐波成分为主,具有典型的亚高斯信号特征,多数轴系故障均表现为某些谐波成分的变化,并且谐波间存在一定程度的非线性耦合作用,使得基于二阶统计量的功率谱分析技术在故障原因分析和特征提取方面受到限制。该文针对大型汽轮机组在实际运行中出现的某种具有半频特征的不稳定振动现象,将高阶谱应用于实测轴系振动信号分析,通过对比分析稳定状态和不稳定状态下振动信号的双谱和1(1/2)分数维谱,确定引起不稳定振动的半频成分的非线性谐波耦合特性。在此基础上,提出采用双谱的边际谱以及1(1/2)分数维谱中对应成分作为特征值,对不稳定振动现象的变化趋势进行监测。分析结果表明,这种特征提取方法可以更加明显地表现异常振动的变化,具有故障反映灵敏度高的特点,并可以有效抑制测量振动信号中的高斯噪声,可以为自动故障诊断提供更有效的特征参数。     

汽流激振下汽轮机各向异性转子振动特性分析

为了探究汽流激振对汽轮机转子振动特性的影响,通过数值模拟得到前8级不同负荷下汽流激振力,将其等效为气体轴承施加在转子上。用集总参数法模化某1000MW超超临界汽轮机高压缸转子,建立各向异性支承模型,利用Riccati传递矩阵法求解得到汽流激振对转子振动特性的影响。结果表明：在汽流激振作用区域,负荷越大,椭圆轨迹方位角越大。随着负荷增加,一阶固有转速增加,二阶减小,汽流激振力对固有转速影响不大。随着负荷变大,一阶和二阶的对数衰减率皆减小。当达到额定负荷时,对数衰减率为0.012,较无汽流激振力的下降97.5%,转子稳定性裕度严重不足,容易失稳。     

某200MW汽轮机非稳定性振动分析

针对某发电有限责任公司某200MW汽轮发电机组出现非稳定性振动现象,根据振动测试、揭缸检查、运行调整所得到的经验与结果,应用振动机理研究中得来的启示,基于综合分析对该机组振动原因进行性质定位,并对下一步工作提出较为稳妥的意见。     

小波分析在振动信号处理领域中的应用

在小波分析的理论基础上 ,简要讨论了小波变换在振动信号分析中的一些典型应用 ,包括信号滤波、降噪、非平稳特性分析、机器状态检测和故障诊断等方面。最后总结了小波变换在振动领域应用的优缺点。