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相似文献
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1.
2.
于燕平 《红水河》2020,39(3):43-47
针对复合电能质量扰动问题,笔者提出了一种经验模态分解-熵(EMD-熵)的分析新方法,该方法可为复合电能质量扰动信号分类中的特征选择提供依据。文中先将复合扰动信号进行经验模态分解得到固有模态函数(IMF)后,取前三阶IMF分别计算熵参数(多尺度熵、模糊熵、Kolmogorov熵及第二阶Rényi熵),并分析各复合扰动信号的分布情况。通过仿真分析得出结论:各复合扰动信号的EMD-多尺度熵分布混叠大,分辨难度大,不适合运用于复合电能质量的区分;EMD-Kolmogorov熵IMF1、IMF3能区分开部分的扰动类别,但IMF2中暂升+谐波信号的分布几乎与其他所有类别混叠;EMD-模糊熵和EMD-Rényi熵能明显地区分开大部分的扰动类别,区分能力强。  相似文献   

3.
希尔伯特变换在机械故障诊断中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
阐述了希尔伯特变换基本原理 ,并依此原理对振动信号进行幅值解调、瞬时相位的分析和计算 ,为旋转机械故障诊断提供早期和准确的故障信息  相似文献   

4.
在分析电能质量扰动信号的时域特征的基础上,提取了4个用于分类电能质量扰动的特征量,并且提出了一种电能质量扰动分类方法。所提取的扰动分类特征量具有较为明确的物理意义,因此,有利于对各种电能质量扰动进行估值;某一特征量或某几个特征量能唯一确定一种扰动,使扰动判断不再具有或然性;任一扰动的特征量不因其他扰动的存在而改变其值,因此,可以准确辨别出混合扰动。MATLAB仿真和分析表明,该方法能有效地分类更多的单一和混合电能质量扰动,并且计算耗时更少。  相似文献   

5.
电力系统中与电能质量扰动相关的监测数据规模在短时间内迅猛增加,其庞大的数据容量给存储带来了很大的麻烦,亟须在存储前对其做压缩处理。文中提出了电能质量扰动数据的实时离散小波变换(DWT)法,该方法能够实时地对电能质量扰动数据信号进行多分辨分析(MRA),在各尺度上筛选与扰动相关的小波变换系数并进行保留,从而实现实时压缩的目的。该方法还可以利用保留下来的小波变换系数进行几乎无信息损失的信号重构来复原原始电能质量扰动数据信号。工程实际应用证明了该实时压缩方法的可行性。  相似文献   

6.
提出了一种利用dq变换提取信号特征,并结合神经网络来识别电能质量扰动信号类型的方法。该方法通过对测量的某一相电压由单相延迟构造三相,进行dq变换提取扰动的特征量,作为人工神经网络(ANN)的输入,从而对电能质量扰动信号类型进行识别。所提出的方法可用于电能质量扰动的实时监测与统计分析。仿真分析验证了该方法的有效性。  相似文献   

7.
电力系统以及部分用户均安装有监测装置,收集了大量的扰动数据,因此有必要研究出实用简单的、自动的扰动分类器,从而为进一步研究奠定基础。提出了电能质量扰动的专家概率分类器模型,用于常见电能质量扰动的分类。概率分类器基于数理统计规律,概念清楚、运算简单,引入专家反馈环节可以提高分类的准确性、鲁棒性,使得分类器具备一定的自适应能力。根据同一监测地点检测到的电能质量扰动样本,构建并测试了该分类器的可行性及性能,结果令人满意。  相似文献   

8.
混流式水轮机尾水管涡带引起的低频压力脉动现象严重影响水电机组运行的稳定,目前急需对机组运行时的涡带状态进行实时分析。尾水管振动包含丰富的机组运行信息,通过处理振动信号可以有效提取其中的低频压力脉动成分。考虑到振动为非平稳时变性信号,频率成分多,低频特征提取难度大,涡带分析需兼顾时域与频域,因此引入基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)的希尔伯特-黄(HHT)变换对振动信号进行信号分解与时频转换。研究从尾水管振动信号中分解出了分布在1 Hz~300 Hz频率内的4~8种频率成分,通过其中低频压力脉动信号的时频特征,对尾水管涡带进行分析。结果表明,该方法可以准确判断混流式水轮机运行过程中的尾水管涡带情况,在涡带识别领域具有适用性与时效性。  相似文献   

9.
提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题。利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上。再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声。对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力。  相似文献   

10.
提出了短时电能质量扰动分类和检测的双小波分析法。利用双小波(db1和db24)各自的优点,把电能质量5种扰动(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态脉冲和暂态振荡)有效地从含有噪声的采样信号中鉴别出来,并能实现扰动的各项指标测定。该方法弥补了以往小波检测方法中,当噪声污染严重或扰动发生、终止在工频相角为0或π附近时,可能检测不到或误判断的不足。仿真计算结果表明,该方法对扰动的分类简单、有效,对扰动各项指标测定尤其是电压凹陷、凸起和间断的时刻及幅度的确定,精度甚高。  相似文献   

11.
对动态电能质量暂态扰动中的电压瞬时脉冲扰动进行了分析,提出了一种基于小波-神经网络的电压瞬时脉冲扰动识别的新方法。首先讨论了电压瞬时脉冲扰动产生的原因,用PSCAD/EMTDC软件包实现电压瞬时脉冲扰动的暂态仿真。然后,选用db4小波并将扰动波形进行4尺度的小波分解,以分解后各层的能量作为3层概率神经网络(PNN)的输入特征矢量,从而正确地把雷击和开关动作造成的扰动区分开。仿真结果表明,与传统的基于电压幅值/有效值的扰动识别方法相比,该方法不但能正确区分各种扰动,且能对不同原因造成的扰动进行正确分类。  相似文献   

12.
提出了一种利用数学形态滤波对波形进行预处理,然后用小波检测电力系统扰动的方法。该算法着力解决电力系统扰动中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时,较好地保持了扰动的基本形状;小波变换算子则有效地检测出扰动并进行精确定位。MATLAB仿真表明所提算法可以准确检测电能扰动时的波形畸变点。同时,形态学-小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器和多尺度小波变换的计算量小,有利于工程实现。  相似文献   

13.
小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具,但其性能往往受信号中噪声的影响,当噪声比较大的时候,小波方法甚至会失效。文中根据小波变换的时频特性,分析了信号和噪声在小波分解过程中的不同特性,并在此基础上利用改进的软阈值去噪技术对电能质量信号进行信号去噪处理。软阈值方法能根据各小波空间上特征分量和噪声的统计特性设置适当的阈值来消除噪声,并以此恢复小波方法的性能。该方法不仅较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾,能很好地对各种电能质量信号进行去噪处理,而且达到了数据压缩的效果。仿真计算结果表明,该去噪方法是有效的。  相似文献   

14.
15.
采用基于S变换下的模时频矩阵局部相似度对短时电能质量扰动进行分类。首先,由时频尺度缩放将各类持续时间不同的扰动特征标准化,按照各扰动特征选取其模时频矩阵特定部分,以此建立矩阵大小不一且特征明显的各类扰动标准化模板;然后计算未知扰动各局部模时频矩阵与各类扰动标准化模板之间的相似度,按照相似度最大原则将扰动进行分类。由于各类扰动在不同的时频区域高度聚合了自身特征,采用局部时频区域相似度原理大大提高了同类扰动的相似度,建立的各类扰动标准化模板之间差异明显,不使用辅助性分类器而直接实现扰动分类,且分类过程简单明确,可用于不同时间长度的扰动分类。该方法有效利用局部区域明确的时频相关性,抗干扰能力比采用全局相似度强。仿真结果表明了很好的短时电能质量扰动分类效果。  相似文献   

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17.
电能质量扰动信号往往是以复合扰动的形式存在。为了找到能区分不同复合电能质量扰动信号的特征,文中运用小波变换(WT)对7类双重复合扰动信号分别进行了4层小波分解,然后取出高频的4层细节信号并重构。通过分析重构后的细节信号发现,小波分解在复合扰动信号的细节信号提取及扰动定位等方面表现突出。结果表明,将小波变换运用于复合电能质量扰动信号的识别和分析中是可行的。  相似文献   

18.
以虚拟仪器技术为平台构建了电能质量网络化监测系统,通过DataSocket技术实现了对监测数据的动态传输。采用Web/Browser模式建立了一套网络化的虚拟仪器系统,使用IE浏览器通过Internet在任何地点都可实时查看远方监测站的电能质量状况。文中介绍了DataSocket技术的概念和特点以及系统方案、数据通信方案和网络发布方案。该系统为电力系统向信息化和数字化方向发展提供了一个新的途径。  相似文献   

19.
随着电力市场的发展,电力部门和用户都开始清楚地意识到电能作为一种特殊的商品,无疑应该讲求质量。分析了电力市场条件下的现状、电能质量和辅助服务等问题,为供电公司提高电能质量降低供电成本提供参考。  相似文献   

20.
KS胶粘剂在南水北调中线穿黄工程中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
南水北调中线一期穿黄工程南北岸连接渠道共有跨渠渡槽2座,跨渠桥梁7座,有6座跨渠建筑物桥墩与总干渠过水断面相交,总干渠采用PE复合土工膜防渗,桥墩与渠道相接部位防渗设计是本工程设计的难点,本工程设计采用KS胶粘剂并对桥墩局部位置进行特别设计,较好解决了桥墩与渠道相接部位的防渗问题。  相似文献   

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