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针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰... 相似文献
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电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展 总被引:3,自引:3,他引:3
电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点,国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法,重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法,比较了各种方法的特点,指出了该领域研究发展的前景。 相似文献
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龚静 《电子测量与仪器学报》2021,35(5):137-145
电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提.给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点.引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间... 相似文献
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电能质量扰动的Block-Thresholding去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于block-thresholding阈值估计量的电能质量扰动小波去噪算法.在小波域,各个尺度携带信号信息的小波系数其分布具有"簇聚"性质,即大部分系数成簇聚集在信号突变位置.所提算法将各个尺度的小波系数分成若干块,针对各个块进行阈值处理;而不像传统的小波阈值去噪算法,如Donoho等提出的VisuShrink那样预先确定一个阈值,对所有小波系数逐项比较进行去留处理.将所提算法与传统阈值去噪方法进行比较研究,仿真和实验结果表明所提算法在全局适应性和空间适应性方面的优越性. 相似文献
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扰动问题直接影响电能质量,对供用电双方都会带来巨大的损失,只有及时发现扰动源的准确位置才能顺利排除扰动源。对采集的数据进行小波变换,计算暂态扰动功率与稳态扰动能量,进行扰动方向判定。根据监测点之间的连接关系以及功率流向构建监测关联矩阵,对监测关联矩阵与扰动方向矩阵进行运算,实现对扰动源的定位,仿真结果验证了算法的准确性。 相似文献
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电能质量复合扰动;扰动识别;混沌集成决策树;S变换 相似文献
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基于二进小波变换的电能质量扰动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
王继东 《电力系统及其自动化学报》2007,19(1):100-103
电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性,为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。连续小波变换的计算量大,存在较大冗余,而多分辨率分析的方法由于进行了二抽取,难以直接根据变换结果进行检测,需要重构信号,因此,采用了二进小波变换对电能质量扰动进行检测。使用电磁暂态分析程序ATP仿真软件对电能质量扰动信号进行了仿真,用样条小波进行二进小波变换,检测结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。 相似文献
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基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法 总被引:8,自引:1,他引:8
提出了一种基于小波原理的电能质量信号去噪算法。基于软阈值原理的小波去噪算法在电能质量信号检测中得到很好的应用。但其存在阈值计算受噪声强度的缺点 ,当信号被强噪声“淹没”时 ,该方法仍然会失效。本文在对电力信号进行小波空间中的自相关性关系分析的基础上 ,结合软阈值算法和小波原理 ,构造了能有效地处理各种电能质量信号的去噪算法 ,该算法能弥补传统软阈值算法的缺陷 ,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾。计算结果表明上述检测算法是有效的。 相似文献
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为了准确辨识电能质量扰动的类型,以实现电能质量问题的有效治理,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)和决策树的电能质量扰动辨识方法。该方法先采用改进的基于斜率的方法(improved slope based method,ISBM)抑制希尔伯特-黄变换算法的端点效应,然后利用改进的HHT方法进行电能质量扰动信号的分析;从得到的瞬时频率曲线中提取频率成分、扰动持续时间和扰动持续期间频率3个特征量,并从瞬时幅值曲线中获取扰动期间电压幅值;最后构建分类决策树,将这4个特征量作为判断依据,实现扰动信号的分类和识别。根据各类电能质量扰动信号的数学模型,产生大量的测试样本进行仿真测试,结果证明了该方法的有效性和准确性,并且与现有的2种扰动辨识方法进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率,能准确辨识出电能质量扰动的类型。 相似文献
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提出一种新型电能质量扰动识别方法,该方法采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)结合动态测度法提取3种特征以及S变换提取4种特征;采用决策树和支持向量机(support vector machine,SVM)设计组合分类器。针对FFT频谱中谐波频率明显的扰动类型,采用极值点包络的动态测度法提取频谱中的主要频率点特征,结合S变换提取的特征首先将扰动类型进行初步归类,然后采用S变换的2个特征就能进行后续分类;决策树分类过程中采用SVM来区分电压暂降和中断,克服了特征阈值随信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)变化难以确定的问题。仿真实验表明,该方法能够准确识别包含2种复合扰动在内的11种电能质量扰动信号,SNR低至20 dB时准确率仍达到96.50%;且与已有文献的分类结果对比表明,该方法准确率高,稳定性强,在低SNR条件下分类结果优势明显。 相似文献
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一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。 相似文献
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利用小波变换及人工神经网络识别电能扰动 总被引:10,自引:4,他引:6
电能质量问题成为近年许多高等院校、科研院所的研究重点,电能扰动识别是电能质量研究的一个重要方面。为此,指出了电能扰动识别包括预处理、特征提取和模式识别等3个过程,研究了基于小波变换和人工神经网络的电能扰动模式识别方法。借助于Matlab软件生成120个电能扰动样本并使用小波变换提取特征后,采取反向传播神经网络和概率神经网络识别的正确率分别为87.5%和85%。仿真分析结果发现:使用小波变换提取特征向量并使用反向传播神经网络设计分类器所得到的识别系统的性能比较令人满意。 相似文献