基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。     

基于MATLAB小波变换在谐波检测上仿真方法

本文通过介绍小波变换的基本原理和MATLAB的强大功能,对含噪声以及整数次、非整数次谐波的信号通过基于Matlab的仿真进行了小波变换分析,介绍了基于MATLAB的小波变换在谐波检测上的仿真方法。     

基于小波变换的电网谐波电流检测研究

电网谐波电流检测是电力系统质量分析和谐波补偿的关键技术,对小波变换在电网中的谐波电流检测原理进行了研究.根据小波变换的多分辨率分析,采用Mallat算法对电网谐波电流检测进行实现,将电网电流中的基波电流和谐波电流分离,并对小波变换谐波检测小波基的选取原则进行了分析,在基于TMs320F2812DSP的实验装置上进行了小波变换谐波检测实验.实验结果表明,该方法具有较高的检测精度.     

HHT在复合材料Lamb波检测中的应用

Lamb波信号是典型的非平稳非线性信号,根据无损检测的需要,采用改进的Hilbert-Huang变换（HHT）方法,克服了多模式Lamb信号间的相互干扰,消除了噪声影响。以带有缺陷的复合材料层合板为实验对象,结果证明：本方法能够有效分离信号中的各个固有模态函数（IMF）分量,通过各分量瞬时幅值的峰值回归直线,可准确地对缺陷尺寸进行分析与评估。     

一种谐波电流的检测方法

采用小波变换对电力系统中的谐波电流进行滤波,对检测出的基波电流进行了误差分析。小波变换具有良好的时频局部化特性,克服了传统FFT法仅有频域局部化的缺点,对于闪变信号十分敏感。仿真结果表明,此方法可以很好地跟踪时变谐波,准确检测出闪变电流信号,可以满足有源滤波器(APF)的实时检测要求。     

基于小波变换和加Hanning窗FFT的谐波检测新方法

采用一种基于小波变换与加Hanning窗的傅立叶算法相结合的谐波检测新方法,对大石桥市宏贺钢厂的10kV线路实测数据的检测分析,获得预期计算结果,证明该方法在电网谐波检测领域具有可行性和实用性.     

微电网HHT谐波检测与时频分析方法

为解决微电网谐波、突变等复杂非平稳信号的精确检测问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）的微电网谐波检测与时频分析方法。该方法采用保形分段三次埃尔米特插值法拟合极值点曲线,对谐波信号进行经验模态分解（EMD）,得到有限个固有模态分量（IMF）并进行Hilbert变换,最终计算各个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现微电网谐波等非平稳电能信号的时频特性精确检测。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地获取谐波信号频率成分、幅度及电压突变时刻。相对于FFT变换及传统HHT方法具有较高的精度和时域区分特性,可满足微电网谐波微机检测的工程应用需求。     

小波多分辨率分析在谐波检测中的应用

谐波对电力系统和用电设备产生了严重的危害和影响。本文将其应用于电力系统谐波检测中,对含有谐波的电磊信号莲行了基频分量提取,给出误差结果,仿真结果说明具有一定的有效性和可行性。     

基于MATLAB小波变换在电网谐波检测的仿真与研究

谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.通过介绍小波变换的基本原理和MATLAB小波工具箱的应用,提出了应用小波变换对电力系统中谐波分析的MATLAB仿真方法.仿真算例验证了小波变换具有良好的时频局部化特性,可以对电网中的谐波进行有效的检测分析.     

S变换在电力系统间谐波检测中的应用

间谐波是一种频率为基波非整数倍的特殊谐波,由于它在电力系统中大量存在,对电力系统造成极大影响与危害,所以对其进行分析和检测具有非常重要的意义.基于S变换的良好时频特性,提出了一种利用S变换检测间谐波的方法,通过Matlab分析S变换对典型信号的仿真并与小波变换进行比较,证明本方法的准确度、直观性更高.     

基于小波去噪的加窗FFT电网谐波检测

提出一种基于小波去噪的软硬阈值改良折衷法与加布莱克曼窗的傅里叶变换算法相结合的谐波检测方法。该方法采用小波软硬阈值改良折衷法对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,利用加布莱克曼窗的傅里叶变换算法对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波的幅值和频率。仿真检测结果表明小波去噪后的谐波波形接近于原始信号谐波波形,信噪比提高了8.3226dB,小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。     

HHT在血细胞特征提取中的应用

提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的特征分析方法,该方法将血细胞信号进行经验模态分解和Hilbert变换,提取信号的平均强度、频谱质心和能量贡献率作为频域特征,与信号的时域特征结合,最终完成血细胞特征向量对脉冲信号的统计和识别。仿真实验中,使用HHT的识别算法正确率由模拟电路法的72.33%提高至94.33%;而使用该算法的血细胞分析仪与奥菲MYTHIC 18的可比性合格率达到98.5%,分类相关性系数都在94%以上。实验结果表明,该方法能提高仪器的计数正确度和分类准确性。     

基于FFT算法的电网谐波检测方法

针对传统电网谐波检测方法误差较大、运算速度慢的问题,提出了基于FFT算法的电网谐波检测方法;介绍了DSP芯片的定点运算、基于FFT算法的电网谐波检测方法的具体实现,并进行了仿真分析。该方法在高速定点DSP芯片TMS320F2812上实现FFT算法,将数据归一化为Q15格式进行计算;为减小频谱泄漏对检测结果造成的影响,采用加窗插值FFT算法进行谐波分析。该方法实现了对电网电压各次谐波的检测,保证了检测速度和精度。     

HHT在年最大洪峰流量规律分析中的应用

Hilbert-Huang变换能够定量描述非线性、非平稳、弱相依、高度复杂时间序列的时频特性,较传统的时间序列分析方法更具优势。通过对时间序列进行EMD分解,得出其演化过程的内在模函数和趋势项,并对内在模函数做Hilbert-Huang变换,获得序列的变化周期。以汉江上游的两个代表水文站——石泉和安康水文站的年最大洪峰流量为例分析,石泉站年最大洪峰流量变化存在3.06年、7.11年和24.98年的周期,安康站年最大洪峰流量变化存在3.01年、6.07年、15.97年和29.65年的周期,且两站的年最大洪峰流量序列呈降低的趋势。     

改进神经网络的电网谐波检测系统研究

将改进BP神经网络技术引入到电网谐波在线监测中,通过模型的自动＂学习＂训练,获得电网谐波＂动态＂的检测模型,实现对电网谐波的实时检测,最终达到电网谐波实时补偿的目的,为谐波抑制提供基础的数据参考,是一种有效可行的自动预测模型。     

基于改进小波包变换的谐波检测方法研究

针对基于傅里叶变换的谐波检测方法存在栅栏效应和频谱泄漏等问题,提出了一种基于改进小波包变换的谐波检测方法。该方法实现了对信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,使所关心的谐波频率落到小波包频带的中心,从而减少频谱泄漏,有效提高了频谱分析精度。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种傅里叶变换与小波变换相结合的谐波检测方法

为了实现对电力系统谐波的检测,采用了傅里叶变换与小波变换相结合的方法,通过在实例中对比二者的不同特点,将二者的优点结合起来,应用到具体信号的分析中,经过MATLAB仿真,得到各次谐波的有效信息。从而表明,此方法可以对电力系统中的各次谐波进行检测和分析。     

基于瞬时无功功率的改进型谐波电流检测方法

三相瞬时无功功率理论,结合电机分析理论中的旋转坐标系思想(Park变换),改进了传统的i_p-i_q运算方式,把三相电流置于旋转坐标系中进行改进,进而提出了一种改进型谐波电流检测方法.新方法利用基波分量与谐波分量的不同特性,在旋转坐标系中对基波分量和谐波分量进行分离,求得谐波旋转分量,然后对分量进行反变换便可直接得到静止坐标系中需要检测的三相谐波电流.仿真结果表明,不论负载电流突变与否,改进型检测方法比传统方法的响应速度更快,检测精度更高.     

基于虚拟仪器的煤矿电网谐波监测系统设计

针对以硬件为核心的煤矿电网谐波监测系统存在更改、升级时间长,成本高的问题,提出了一种以软件为核心的基于虚拟仪器的煤矿电网谐波监测系统的设计方案;分析了该系统的工作原理及硬件结构,详细介绍了基于小波变换和傅里叶变换相结合的谐波测量方法的实现,并给出了该系统的软件设计。仿真结果表明,该系统能很好地满足现代煤矿电网谐波监测的要求。