输电线路故障定位中小波变换的应用

高压输电线路故障定位对电力系统安全稳定运行有着重要意义，故障稳态、暂态信号的处理、分析对高压输电线路故障定位的准确性、可靠性有着重要影响，小波变换为信号分析处理提供了强有力的数学工具，分析了国内外小波变换在输电线路故障定位中的应用研究内容及现状，指出了一些存在的问题探讨了进一步研究的方向。     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

小波故障选线新原理中基于频谱分析的尺度选择

从传统的信号频谱分析出发，对小波故障选线新原理中的尺度选择进行了深入分析，探讨了电力系统故障暂态信号的频谱与信号小波变换模极大值之间的内在联系，为基于小波分析的故障选线新原理提供了尺度选择的理论依据，同时也为小波分析在电力系统其它领域中的更广泛应用提供了一个很重要的分析方法．     

小波变换在电力系统故障检测中的应用

电力系统运行时常会发生一些故障问题,影响了供电系统的安全稳定运行,针对该问题,提出了一种基于小波变换对电力系统暂态信号奇异性检测的方法。通过MATLAB/Simulink建立系统模型输出故障信号,利用db4小波对信号小波分解、重构获得细节信号的模极大值点,并采集相关采样点的小波细节系数值,实现故障点检测。仿真结果表明,该检测方法能够准确地识别出信号奇异点,对系统故障点精确定位。     

小波分析及其在电力系统故障检测中的应用

介绍了小波变换的基本原理,采用小波变换快速算法对电力系统中故障信号进行分析、判断。仿真结果表明,小波变换能够很好地消除电力系统故障信号噪声,并准确检测出故障点。     

小波奇异性检测理论在电力系统负荷特性分析中的应用

首先阐述了基于小波分析的奇异信号检测理论,以一组仿真信号为例说明了小波变换在奇异信号检测中的实现过程,并通过计算Ｌｉｐ指数,定量刻划了信号奇异点的奇异程度。最后将其应用于电力系统负荷状态检测及故障诊断中,取得了较为满意的效果。     

连续复小波变换在工程检测数据处理中的应用

通过对基桩检测信号进行多尺度一维连续复小波分解，得到局部模极大值线（local maximum line），计算模极大值线对应位置的Lipschitz指数值，从而综合判断信号的奇异点位置．由信号的奇异点位置很容易确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置．这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析，消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在错误．最后给出了实测桩端部响应信号的分析实例，结果表明：复小波变换判断有效桩长和缺陷位置比实小波变换具有更好的精度．     

小波故障选线新原理中基于频谱分析的尺度选择

从传统的信号频谱分析出发,对小波故障选线新原理中的尺度选择进行了深入分析,探讨了电力系统故障暂态信号的频谱与信号小波变换模极大值之间的内在联系,为基于小波分析的故障选线新原理提供了尺度选择的理论依据,同时也为小波分析在电力系统其它领域中的更广泛应用提供了一个很重要的分析方法.     

小波奇异性检测理论在电力系统继电保护装置故障诊断中的应用

首先阐述了基于小波分析的奇异信号检测理论及计算Lip指数 ,定性说明了信号奇异点的奇异程度 .然后以实测的电压、电流信号为例说明了小波变换在奇异信号检测中的实现过程 .最后将其应用于电力系统继电保护故障诊断中 ,简化了Lip指数及奇异点算法步骤 ,取得了较为满意的效果 .     

小波奇异性检测理论在电力系统继电保护装置故障诊断中的应用

首先阐述了基于小波分析的奇异信号检测理论及计算Lip指数,定性说明了信号奇异点的奇异程度．然后以实测的电压、电流信号为例说明了小波变换在奇异信号检测中的实现过程．最后将其应用于电力系统继电保护故障诊断中,简化了Lip指数及奇异点算法步骤,取得了较为满意的效果．     

小波变换在瞬态信号检测中的应用

阐述了利用小波变换（ＷＴ）进行信号瞬态检测的原理。众所周知。短时Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＳＴＦＴ）的时频分辨率固定不变,因此,其应用受到一定限制。小波变换的特点是将一维时域信号映射到时频域上,且其时频分辨率是变化的,这在信号检测中上有较强的优势。本文给出了计算机分析结果。     

小波检测GPS监测数据奇异点的应用

给出了小波分析检测数据奇异点的原理,并以苏通大桥上部结构施工至J31#悬臂梁前端GPS监测点y方向的变形数据序列为例进行奇异点探测分析,实例表明用小波分析可以准确探测出奇异点位置.     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题.给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取.     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题．给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，最后进行实例分析，分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取．     

基于多尺度提升小波的边缘检测

通过比较第一代和第二代小波的特点,研究了第二代小波在边缘检测中的方法.基于多尺度提升小波的边缘检测弥补了传统边缘检测算法的不足,有效地抑制了噪声并且提高了其边缘定位精度.提出了一种提升方案的边缘检测算法.最后,通过仿真验证了该算法的有效性和快速性.     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换。多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分，低频包含信号的主要性能，高频含较多噪声，将高频平滑后再重建即可消噪。消噪处理大致有强制、阈值两种方法。现场试验表明：此方法高效、实用。     

小波变换在短路故障检测中的应用

小波变换克服了傅里叶变换不能对信号同时进行时频局部化分析的局限性,具有很强的提取信号特征的能力。提出一种基于单向递推算法的故障信号检测方法：先从原始信号中提取基频电流信号,再提取基频电流信号的高频分量,通过测量高频分量的幅值突变点断定故障点。经过MATLAB仿真分析,证明这种方法可不受噪声和高频振荡影响准确检测出故障发生的时间。     

基于小波变换的图像边缘检测的改进阈值设定

针对小波边缘检测阈值设定问题,提出了一种基于小波多尺度边缘检测的改进阈值设定方法,采用保护图像边缘信息的小波去噪方法来实现.实验证明,在加大阈值的情况下,此种方法仍保持了清晰的图像边缘,而且既避免了自适应阈值的操作不稳定性,又有效降低了图像的噪声.