基于多分辨正交多小波的神经网络研究

根据多小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种基于正交多小波的神经网络.该网络和小波网络结构相似,只是用同时具有紧支撑集、对称性、正交性和高阶消失矩的多尺度函数和多小波函数代替单尺度和单小波函数作为网络的激励函数.从理论上分析可得,多小波网络比单小波网络的收敛速度要快.为了比较这两种网络,对两种网络进行了对比仿真.仿真表明,实验结果和理论相吻合,另外多小波网络比单小波网络有更好的测试能力.     

小波分析在高次谐波抑制上的应用研究

随着非线性负荷的不断增加,电力系统的谐波含量日益增加。多分辨分析思想作为小波分析的重要理论,在谐波治理中的发挥着重要作用。从小波分析入手,通过分析多分辨分析的特性,找到了多分辨分析与谐波治理的切入点。利用多分辨分析思想,将原始信号分解为高频信号和低频信号,并且将原始信号中的高次谐波直接滤除,实现了对某个高次谐波区间或某次谐波的直接抑制或提取。算例结果表明,该方法应用在谐波抑制中是有效的、可行的。     

基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测

谐波的测试越来越受到人们的重视.小波变换具有变尺度和时频分析的特性,神经网络具有非线性映射和自学习的特性,因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用.然而,这两种方法又有其各自的不足.本文首先分析了这两种方法的本质缺陷;然后结合他们各自的优点,提出了使用小波多分辨分析(MLR)和神经网络相结合的算法对时变谐波信号进行检测;构造了基于双正交函数的小波基;提出了利用优化确定小波分解层数的算法;给出了小波-神经网络模型;最终利用仿真试验对算法进行了验证.仿真试验的结果表明,本文所述的方法能够有效地检测谐波的各种成分,并提取定量信息,不失为一种有效的检测方法.     

基于小波包变换与FFT相结合的电网谐波检测方法

针对电网中存在的稳态以及暂态谐波污染,提出了小波包变换与快速傅里叶变换相结合的检测方法。通过小波包变换,把系统中的谐波信号分解到各对应的频带当中,依据所得频带的波形来确定谐波扰动发生的起止时刻,并结合快速傅里叶变换突出的幅频分析能力,确定系统谐波的相位、幅值、频率以及谐波的时域信息。通过仿真验证了方法的可行性,同时表明方法可以准确对稳态以及暂态谐波信号中的时频特性进行分析。     

基于小波变换的自适应电网谐波检测方法研究

针对目前基波检测时存在的由于小波分解层数确定不当引起的频率混叠现象以及分析时运算量大造成的检测速度慢、实时性不高等问题,提出了一种基于基波和谐波频率确定分解层数的检测方法。该方法通过基波频率和最低次谐波频率确定最低频段边界,使基波与谐波有效隔离开,有效地减小了运算量,提高了基波特征信息的检测精度。     

基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。     

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节.利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案.     

基于改进型自适应算法的谐波检测及其性能研究

通过对有源电力滤波器基本自适应谐波电流对消检测方法的研究,指出了基本自适应方法存在检测精度和动态响应之间的矛盾,证明了基本自适应系统是一个关于中心角频率对称的陷波器.理论推导证明了由于系统权向量不为一个恒定的值,导致该系统不能准确提取谐波电流.在此基础上提出了一种改进型模拟自适应对消检测方法,讨论了改进型自适应系统的稳...     

基于自适应原理的改进型FBD谐波电流检测算法

FBD检测法是一种有效的电网谐波电流检测方法,但受限于低通滤波器,传统FBD谐波检测法很难兼顾响应速度和检测精度。构建了一种基于自适应原理的新型FBD谐波检测法,利用改进后的最小均方(least mean square,LMS)算法替代原有低通滤波器,使算法准确快速地检测出基波正序电流。在所提算法的基础上增加移相正反馈环节,增强了算法在负载电流突变时的动态响应特性。Matlab/Simulink环境下的仿真结果和实验室测试结果证明了所提改进算法的可行性和有效性。     

基于小波分析的电网谐波监测系统研制

文章从电监会颁布的《居民供用电合同》的背景和供电企业需要对电网谐波进行治理的角度出发,针对电网中缺少谐波监测系统的现状,提出了建设电网谐波监测网络的问题。文章主要阐述了电网谐波监测网络的组成,设计了基于USB接口高速传输的采集测量硬件系统;其次在软件设计时作者提出了信号分析方法,特别是在对电网谐波进行分析时采用了小波分析算法,另外根据实际中需要大容量存储数据的问题提出了解决的策略,从而最终完成了谐波监测装置的研制和谐波监测网络的组建。     

基于连续小波变换的非整数次谐波测量方法

快速傅里叶变换(FFT)可实现整数次谐波的精确检测，但对非整数次谐波的检测误差较大；加窗插值算法可提高非整数次谐波的检测精度，但会导致谐波分辨率降低。如果信号中存在频率相近的整数次和非整数次谐波，利用FFT和加窗插值算法都无法实现谐波的准确检测。连续小波变换(CWT)因其良好的时频局部化特性，可用来分析谐波。通常利用CWT系数的幅值来检测谐波频率。但不同尺度的小波函数在频域上存在相互干扰，如果被检测信号中含有频率相近的谐波，利用CWT系数的幅值无法实现谐波的准确检测。文中结合傅里叶变换和CWT的特点，提出了利用小波变换系数傅里叶变换的幅值来分离谐波的算法。通过实例验证，该算法能够把频率相近的整数次和非整数次谐波分离，实现较理想的检测，从而提高了谐波分析、检测的精度。     

改进型小波包变换的谐波检测研究

针对当前利用小波包变换算法提取直流提升机中非稳定型信号时存在的信号混叠问题,提出一种改进型小波包变换算法,该改进型算法在起始时对引起混叠的基波进行分离,从而消除引起的影响,进而能准确地提取出非平稳信号的特征信息.仿真实验表明,0.04s后重构的信号与基波信号的重合精度在1％以内,并通过设计硬件检测系统进行现场实验.实验...     

一种基于小波包变换的电力谐波检测方法

由于非线性负载用电的不断增加,造成大量谐波返灌电网产生电能污染和计量不公等问题,然而传统的快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）检测方法由于自身技术的限制,难以满足目前谐波检测对精确性的要求。结合电力谐波特点,分析小波变换与傅里叶变换原理,提出了一种小波包与FFT相结合并采用加窗双谱线插值的电力谐波检测方法,研究了不同窗函数的特性,并且通过加入不同的窗函数来检测谐波,得出针对电力谐波检测最优的窗函数。仿真实验验证了该方法对谐波在时域和频域上都有很好的测量效果,为谐波电能表电力谐波检测方法及信号截取窗函数选取提供重要参考。     

基于小波分析的实用谐波潮流算法

将离散小波变换应用于电力系统的网络分析,推导出小波域的节点电压方程式,得到了小波潮流算法,并且通过在小波分解时改变电力信号的边缘延拓方式,摒弃了以往仿真算法中必不可少的状态初值要求,使算法更加实用。与电力信号的小波时频分析算法相结合,为电弧炉供电系统中滤波器组参数的设置提供了有效手段。     

基于FFT和小波包变换的电力系统谐波检测方法

针对目前在进行谐波检测时存在频谱泄漏、柵栏现象以及由分析时运算量较大造成的识别定位速度慢、实时性不高等问题,提出了一种基于FFT和小波包变换的综合谐波检测方法。该方法利用傅里叶变换优秀的幅频特性,识别出所有的谐波分量,再利用小波包优秀的时频特性,快速、有选择地对所关注暂态谐波分量发生和结束时刻进行准确定位,同时将该谐波分量提取出来,这样有效地减少了运算量,提高了谐波检测的实时性。用Matlab仿真了综合谐波检测方法,并将仿真结果与目前常用的检测方法的仿真结果进行了比较,验证了所提方法对谐波检测的有效性和实时性。     

基于自适应滤波器的电网谐波检测

为了快速、有效地检测出三相电力系统中的谐波、负序和零序电流,文章在传统自适应检测方法的基础上提出了基于自适应滤波器的电网谐波检测方法。采用最小方差理论和平均原理对自适应滤波算法进行分析,对信号中产生的延时和相移予以有效补偿。文中分析了检测电路的频率特性,且理论上证明了系统的稳定性。检测电路采用锁相环产生参考正交正弦电压信号和在积分器前串接低通滤波器的方法大大提高了系统的检测精度和动态响应特性。仿真结果证明了该检测方法的正确性和优越性,此方法同样适用于电压各分量的检测。     

一种用于分析电网谐波的多谱线插值算法

以矩形窗为例,尝试在一定条件下以积分求和来求解离散傅里叶变换,所得表达式可直观反映非同步采样条件下频谱分析中的长、短范围泄漏效应。据此,不同于以往应用性能较好的窗函数来减小长范围泄漏效应的作法,提出一种能同时修正长、短范围泄漏的多谱线插值新算法。针对长范围泄漏效应可被忽略和应被计及两种情况,将所提出新算法与已有加窗插值算法进行比较,发现已有算法是新算法的特例,而新算法具有更广泛的应用范围。以三种不同算法计算含有间谐波的信号参数,通过比较发现,新算法具有较高的准确度;利用新算法对含有高斯噪声的信号做仿真分析,结果表明其具有良好的抗干扰能力。     

基于小波变换的电力系统谐波检测方法研究

基于小波多分辨分析,提出了一种采样频率的选择方法,可有效地提取基波信号和谐波信号。首先将谐波信号进行小波分析,选择合理的分解层数,在此基础上讨论了在不同范围内的采样频率对谐波检测的效果所造成的影响,通过仿真实验验证了所提出的采样频率选择方法的正确性。将该方法用于基于F2812DSP的谐波检测装置中,在配网自动化系统中进行长时间运行与测试,结果表明该方法具有计算速度快,反应灵敏等特点,能够实时跟踪谐波的变化。     

基于小波技术的电网暂态谐波检测

阐述了小波变换、小波包变换和平稳小波变换的基本原理,说明了小波包变换能更有效地进行谐波的检测和分析。针对噪声环境下的谐波信号,提出了具有平移不变特性的平稳小波变换的去噪方法。最后,对电网暂态谐波和间谐波的检测进行了仿真。仿真结果表明,该方法有良好的去噪效果,能够准确地检测暂态谐波信号,为电网中的谐波治理提供依据。     

基于改进型小波神经网络的谐波检测方法

随着大功率器件使用,造成电网中有大量谐波,威胁设备的安全。提出运用小波神经网络(Wave Neural Network,WNN)算法来检测谐波。首先,针对神经网络初始值设置不当导致的网络收敛慢甚至不收敛的问题,提出了网络初始参数自相关修正的优化方法,提高了网络的性能。其次,运用附加动量项的训练算法平滑了权值学习路径,有效避免了网络训练陷入局部最小,提高了谐波检测精度。最后,经过与其它检测方法的仿真对比,证明了所述方法具有收敛速度快,检测精度高的优点。