希尔伯特-黄变换在变压器铁心振动信号中的应用

对实际变压器器身振动信号进行了分析,证明了该方法的有效性。     

FFT变换与小波变换在变压器局部放电信号去噪中的应用

介绍了FFT变换与小波变换的基本原理,针对超高频局部放电检测中的两种干扰信号,分别采用FFT变换与小波变换进行了去噪处理.     

希尔伯特-黄变换在电力系统中的应用

详细分析了Hilbert-Huang变换在电力系统谐波检测、电力系统低频振荡以及在电力系统局部电晕放电数据处理中的应用现状。最后指出,Hilbert-Huang变换克服了其他方法在信号处理中的弱点,它是一种处理非线性、非平稳信号的有效方法,有利于电力系统的信号处理。     

基于希尔伯特-黄变换的变压器铁心振动特性分析

变压器铁心振动与铁心紧固状况、绝缘层损伤程度密切相关.利用希尔伯特-黄变换对非平稳信号的敏感性,提出一种可有效提取故障特征的铁心振动在线监测方法.对铁心振动信号进行经验模态分解,自适应地获得本征模态函数,继而对每组本征模态函数进行希尔伯特变换,得到了表征铁心振动信号时频变化的三维希尔伯特能量谱及边界谱,揭示了正常运行和隐含故障的铁心振动特征,为变压器的早期故障诊断奠定了坚实的基础.     

希尔伯特-黄变换及其在信号处理中的应用研究

希尔伯特-黄变换(HHT)是分析和处理非线性、非平稳信号的一种新而有效的方法。文中深入研究了HHT方法的基本原理,经验模态分解(EMD)和Hilbert谱;并用仿真实例对该方法进行了更详细的说明;最后综述了该方法在地球物理学、电力工程和生物医学领域中的应用,进一步说明HHT方法在信号处理中的有效性和优越性。     

希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用研究

重点研究了希尔伯特-黄变换(HHT)在电力谐波分析中的应用。针对现有的电力谐波分析方法FFT和小波变换的缺点和不足,将希尔伯特-黄变换(HHT)应用于电力谐波分析中,并且针对希尔伯特-黄变换中能导致分析精度降低的曲线拟合、端点效应和虚假分量问题进行分析和研究,采用埃尔米特插值进行曲线拟合,点对称延拓的方法抑制端点效应,...     

基于希尔伯特-黄变换和小波变换的500kV变电站谐振数据对比分析

谐振数据分析是谐振实时监测装置研制和谐振抑制的基础。文章对500 k V变电站实际谐振数据,采用希尔伯特-黄变换和小波变换方法进行对比分析。首先对谐振数据进行经验模态分解(EMD)得到谐波信号的本征模态函数(IMF),再对各个IMF进行希尔伯特变换,获得各个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度;然后选取合适的小波基对同组谐振数据进行分析;最后总结了两种检测方法的优缺点和500 k V变电站实际谐振谐波成分的幅频特性。     

尺度空间滤波在局部放电脉冲提取中的应用

在提出脉冲提取思想的基础上,利用局部放电信号所固有的奇异性特征,将小波变换的奇异性检测原理应用于提取局部放电脉冲。为了满足局部放电在线监测的在线准实时要求,提出了改进的尺度空间滤波算法,并将其应用于局部放电脉冲的提取。通过相邻尺度的小波系数直接相乘,可以突出奇异点的信号,并获得基于尺度的屏蔽滤波器,将阈值方法和尺度空间滤波相结合,最终得到基于时域的屏蔽滤波器,将时域滤波器和原信号相乘,就可以提取出局部放电脉冲。仿真试验和发电机实测信号的算例表明,相对于模极大值算法,该方法在提高运算速度的基础上,不但能准确检测出局部放电脉冲,而且能很好地保持局部放电脉冲的幅度和位置。     

变压器局部放电信号去噪方法的研究

分析了局部放电信号和各种干扰特征,并进行了仿真试验。     

希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中的应用研究

电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号,希尔伯特-黄变换(HHT)被认为是专门针对非线性非平稳信号的分析方法。将HHT引入到电力系统故障检测中,利用经验模态分解(EMD)获得故障电流信号的本征模态函数(IMF),通过选取IMF并对其进行H ilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的H ilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真研究表明:基于HHT的故障检测方法能充分提取故障信息,故障定位准确,提高了故障检测的可靠性。     

变压器局部放电信号小波消噪新算法与试验分析

目前变压器局部放电信号小波消噪主要有阈值法、相关法和模极大值法3种,其都有一定的局限性.针对这些局限性,笔者结合阈值法和模极大值法的特点和适应范围,给出了一种新的小波消噪算法,最后用该算法编程对变压器局部放电信号进行分析.实验表明该算法能较好的消除白噪声,并对强电脉冲干扰有一定的抑制作用,证明其在变压器放电信号处理中有...     

变压器绕组局部放电故障的定位

频率响应分析法只能检测变压器绕组变形故障 ,而不能实现对局部放电故障的定位。在频率响应分析法的基础上 ,对变压器绕组的模拟电路进行了分析研究 ,利用绕组在一定频率范围内呈现纯容性的特性 ,给出了实现变压器绕组局部放电故障定位的新思路。经仿真计算 ,验证了这种局部放电故障定位的有效性。     

基于K近邻算法的换流变压器局部放电模式识别

提出了一种基于K近邻KNN(K-Nearest Neighbour)算法的换流变压器故障诊断方法。设计了4种人工油纸绝缘缺陷,采用超高频天线采集局部放电信号。通过对局部放电超高频信号进行小波包多尺度变换,计算其多尺度小波系数的能量系数。采用KNN算法对局部放电超高频信号能量特征参数进行识别。将反向传播神经网络和所提方法对局部放电超高频信号模式的识别结果进行了对比,结果表明所提出的方法更适用于换流变压器故障诊断。     

电力变压器局放信号检测的阈值法除噪技术

以有效抑制电力变压器局放检测中的干扰信号为目的,从阈值的选取和算法上的改进两方面着手,介绍了3种基于小波变换的去噪方法,包括软硬阈值结合法、依据Birge-Massart策略确定阈值降噪法和模平方处理方法.以高压实验室实际超高频法检测变压器模型放电信号为对象,考察了各种方法去噪的优点和不足.结果表明各方法有各自的适应性,在实际应用中应根据实际情况加以选择使用.去噪结果表明此些方法有效、可行,从而为电力变压器局放信号检测的去噪环节提供了有效的参考依据.     

基于Hilbert-Huang变换的电网故障行波定位方法

正确辨识和检测故障行波信号是实现电网故障行波定位的关键.提出了一种新的故障行波信号时频分析方法,采用Hilbert-Huang变换(HHT)对故障行波信号进行检测,通过经验模态分解(EMD)法提取故障行波信号的固有模态函数(IMF),再进行Hillaert变换,得到各自的瞬时频率,由瞬时频率进行行波到达时刻的准确检测.HHT与小波变换比较,不存在变换参数的选取难题,变换结果具有唯一性.仿真结果表明HHT能更准确地提取电网故障行波波头位置,有效提高故障行波定位精度.     

同步挤压小波变换在电力系统低频振荡模态参数提取中的应用

针对电力系统低频振荡的非平稳、非线性特性,将一种新的时频分析方法——同步挤压小波变换(SWT),应用于低频振荡分析。该方法克服了大多数分析方法抗噪性差的缺点,结合了经验模态分解(EMD)和小波的优点,具有EMD的自适应性,同时提高了抗模态混叠能力。利用该算法可实现具有多分量的低频振荡模式分离,得到其瞬时幅值和频率,并计算阻尼比。仿真和实测信号的计算结果证明了SWT的有效性,优于传统的HHT方法。     

基于小波算法的变压器涌流和内部故障电流识别

小波变换可将信号同时从时域和频域两个方面加以分解,对分析变压器励磁涌流和内部故障电流非常有效.在PSCAD/EMTDC软件中通过对变压器励磁涌流和内部接地故障进行仿真,并对变压器两侧的电流差分信号进行了小波变换.结果表明,两类信号在细节部分有明显的不同特征,可作为判别的依据.     

人体脉搏信号的希尔伯特-黄特征提取

脉搏信号包含与心血管相关的特征参数,提取与分析其特征参数能为心血管的初步检测提供一定的参考信息.采用希尔伯特-黄变换对脉搏信号进行时频特征提取,主要包括预处理和特征提取两部分.对小波软阈值滤波后的信号经验模态分解和希尔伯特变换,求取Hilbert谱与边际谱.从Hilbert谱与边际谱中分析了脉搏信号的生理特征反映,对人体心血管等方面健康状况的判断有一定指导意义.     

放电声发射波检测中数据预处理的小波分析实现

研究了放电声发射波检测中用小波变换进行数据预处理的实现问题。内容包括小波分析预处理的步骤 ,选择小波 ,选择小波分解层数 ,提取有用频段的小波系数 ,小波消噪过程 ,小波消噪中的阈值选取 ,对提取的小波系数进行小波消噪等。两组实测信号的小波分析数据预处理结果证明了数据预处理的有效性