离散小波变换用于输电线路故障暂态行波信息压缩

从工程的角度论述了小波的基本特性、有限支集正交小波基的构造以及相应的离散小波变换算法，进而将小波分析法用于输电线路故障暂态行波信号的压缩，并对信号压缩比以及重构误差随压缩级数的变化规律进行了研究，旨在寻求一种信号压缩的自适应优化方案。文中所采用的算法具有可操作性。     

应用故障暂态特性实现配电网故障选线的新方法

通过研究谐振接地电网中零序信号的暂态特性,建立了零序电流信号频谱能量分布与故障发生时刻、接地点过渡电阻之间的关系。在利用小波包对暂态零序信号进行分解的基础上,给出了能量比因子和暂态因子的定义,提出了基于以上两个因子取值的自适应故障选线方法。该方法充分利用了暂态零序信号中的低频、工频和高频信息,自适应地选择在故障特征最明显的频带中进行选线,对母线和高阻接地故障均有良好的灵敏性和可靠性。理论分析与仿真结果证明所述方法正确、可行,可实现无死区的故障选线。     

三峡船闸人字门连门轴故障诊断的小波包分析

根据船闸人字门及启闭机故障引起的闸门振动信号具有随机性和非平稳性的特点,经检修已知人字门连门轴磨损故障,采集船闸检修前后的闸门振动信号,提出利用小波包分析技术进行故障诊断的方法。即,利用小波包对信号进行分解和重构,计算各频带信号能量分布,经分析能量集中频带信号的时频特性后,发现信号故障主要分布在低频部份,证明了利用小波包分析技术进行船闸人字门及启闭机故障诊断是有效可行的。其方法可为同类事故诊断参考。     

一类递归小波的构造及其应用

传统小波变换存在数据窗长、实时性差的局限性, 为此, 基于一类超高斯函数，提出了一类能由递归方法实现小波变换的递归小波基的通用构造方法，分析了其时频特性。在此基础上，提出了对信号进行频段特征提取的组合递归小波变换方法。分析了某实际高压输电线路单相接地故障暂态信号，仿真结果表明，递归小波和组合递归小波对故障暂态信号的特征提取具有灵活性强、实时性好的特点, 适用于电力系统暂态信号处理。     

配电网单相接地故障的小波包选线方法

应用在时频空间皆具有良好聚焦特性的小波包，以适当频率带宽，对故障后暂态电气量进行分解。对于中性点接地方式不同的配电网，按照能量的观点，选择不同的频带来实现故障选线。基于选出的故障选线时频窗，提出了一种选线依据：根据能量最大的原则选择特征频带来获取暂态电容电流的主要特征，然后比较各条线路特征频带的模最大值点和零序电压首半波的极性以确定故障线路。     

基于小波包-神经网络的尾水管故障诊断

尾水管水压脉动信号中包含与涡带紧密相关的低频信息。偏心涡带是引起尾水管振动故障的主要根源。傅立叶变换很难提取涡带的低频特征，为此采用小波包与神经网络相结合的方法，对尾水管信号进行小波包多层分解，以提取信号的特征信息，然后输入神经网络进行故障诊断。试验表明：该法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和神经网络的自适应能力，对尾水管振动故障进行有效诊断。     

局部放电离散谱干扰的小波包变换熵阈值抑制法

将信号的小波包变换看做通过等带宽的滤波器组，输出是对应频带上的分量，如某一频带上存在离散谱干扰，其小波包变换树节点的信息熵将会明显增大。同时，提出基于小波包分解和重构算法的熵阈值法。结果表明，这种方法具有良好的自适应性，无须事先确定离散谱干扰的数目及其中心频率，干扰抑制能力强，能准确提取局部放电脉冲的相位，对于单一放电类型，可以标定放电量的大小。     

基于相电流间相位关联特征的馈线单相接地保护新原理

配电网单相接地故障时，故障馈线上的故障相暂态电流分量包含了所有馈线上非故障相的暂态电流分量，经复小波变换后故障馈线的各相之间形成幅值和相位之间相对关联特征。依据此特征提出了基于组合复小波频带等效相位判据构成单相接地保护新原理。该保护是依据三相暂态电流之间存在相位关联特征,经组合复小波变换提取频带等效相位特征构成保护相位特征判据，并在判据中引入消除坏数据影响的风险系数。大量仿真验证了所提出的保护原理能够准确地判别单相接地故障，具有较高的可靠性和灵敏度，无须整定计算，自适应能力强，适合于非有效接地方式的各种配电网；保护方式可直接融合于间隔单元中，并作用于一次性重合方式，可大大提高供电可靠性。     

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

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。     

基于相频特性与多频带分析的小电流接地系统故障选线

根据线路的相频特性将频率分为不同的区段，论证了在选定频段（SFB）内，小电流接地系统健全线路零序电流极性与故障线路相反;应用小波包以适当频率带宽对各线路的暂态零序电流进行分解，小波包系数的符号表示相应频段零序电流的极性;在SFB内按照能量最大的原则，确定各线路暂态零序电流分布最集中的频带所对应的小波包分解树节点，通过比较所有线路暂态零序电流在各自能量最大节点处的小波包分解系数的极性，自适应地实现故障选线。PSCAD仿真试验结果表明，该方法能够准确、可靠地实现电缆 — 架空线混合传输线的小电流接地系统单相故障选线。     

基于小波变换和LMS自适应滤波器的单相接地选线方法

综合应用小波变换理论和最小均方误差(LMS)自适应滤波器技术，提出了一种小电流接地系统单相接地故障选线方法。该方法对故障发生后的零序电流信号进行小波变换，通过LMS自适应滤波器对小波系数进行滤波去噪，利用去噪后的信息进行选线。该方法能有效地从被噪声干扰的信号中得到有用的信息，克服了故障信号信噪比低的缺点，并能够充分利用故障信息连续判断。应用现场故障录波数据对该方法进行了验证，结果表明该方法能够满足实用要求。     

小波包和模糊神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了利用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量特征提取,并以“能量”为元素,构造离心泵振动信号的特征向量,通过对神经网络和模糊系统的结合方式的研究,提出了一种基于小波包和模糊神经网络的离心泵轴系故障诊断方法,实验分析结果表明,该方法可以有效地对离心泵轴系振动信号进行诊断。     

基于提升小波和混合熵编码的数据压缩方法

大型发电机组远程状态监测系统中实时数据的存储与网络传输对数据压缩和重构技术提出了较高的要求。文中给出一种提升小波变换与混合熵编码技术相结合的数据压缩方法。首先利用基于提升格式的双正交滤波器组对实时数据进行小波分解，然后对小波系数进行阈值量化，最后通过混合熵编码技术对保留的系数进行编码，以进一步提高压缩效率。对实际发电机组实时数据进行了压缩试验，结果表明，有损压缩技术和无损压缩技术的结合可以获得较高的压缩比，能够较好地满足大型发电机组实时数据的存储和传输需求，是一种有效和实用的实时数据压缩方法。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器（GIS）局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

李家峡水电站机组开停机过程非平稳振动信号的小波分析

基于李家峡水电站双排机组振动的现场试验研究，并且针对传统频谱分析方法傅立叶变换（FFT）对于非平稳信号已力不从心这一缺陷，利用小波分析方法在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，通过对开停机这一典型非平稳过程信号进行小波及小波包分析，将其分解到不同频带内，获取微弱信息和提取优势频率，并对其作振源分析，得出开停机初始时刻因水流不稳均出现强烈的振动现象，且低频段信号能量最大，开停机过程水流脉动压力和尾水涡带摆动是引起定子基础振动的主要原因。同时也证明了小波是处理非平稳信号的最有力的工具。     

一种新的连续小波变换VLSI实现方法

研究了连续小波变换的VLSI实现方法。利用2个周期函数相乘得到小波信号链,与待分析信号经过乘法器相乘,再经过低通滤波器处理,得到信号的时频分解,也就是得到待分析信号的局部放大信号。乘法器采用的是InP衬底的异质双极晶体管(HBT)的Gilbert乘法器,低通滤波器采用的是压缩扩展的对数域电路。首次采用电流模式压缩扩展对数域电路来实现一维连续小波变换,这种实现具有高速、低电压、低功耗等特点。用PSPICE,Matlab对乘法器和滤波器等小波变换基本器件及小波重构进行仿真,表明所提出的连续小波变换压缩扩展电路可行。     

基于CEEMDAN和小波包分解的闸门振动信号降噪研究

针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN（经验模态分解）和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成多个本征模态函数（IMF）,每个IMF代表不同频率的振动成分,使得外部干扰和真实信号成分可以分离。随后,小波包分解能够将每个IMF进一步分解成不同尺度和频率的子频带,这有助于更准确地定位和分离干扰成分。对每个子频带应用阈值去噪技术,可以有效去除噪声,保留真实信号。由测试结果可知,该算法能很好地剔除闸门振动信号中的无用噪声,有效提高闸门振动信号的准确性。     

小波变换在配电自动化接地故障检测中的应用研究

配电网中发生最多的是接地故障，因此如何快速准确地检测接地故障成为配电自动化的一个较为重要的研究课题。国内外配电网中性点均采用非直接接地方式，在发生接地故障时，故障电压和电流的暂态过程持续时间短但含有丰富的特征量，而稳态时数值很小，因此在接地故障检测中选用一种适合分析其暂态分量的新理论，将有利于提高接地故障检测保护的性能。小波分析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缺点，具有很强的信号特征提取能力，尤其对暂态突变信号或微弱变化信号的处理表现出明显的优势。文中把快速衰减振荡的小波函数运用于配电网接地故障检测中，通过对EMTP仿真数据的分析，证明该方法可以有效提高接地保护的动作性能。     

基于故障电流暂态分量的测距研究

提出利用故障生成的电流暂态分量进行故障定位的思想。通过与方向行波测距进行比较，指出两者在利用行波表示的时间-距离对应信息上的一致性。与传统的电流行波测距法相比，该算法无需相邻健全线路的电流，从而具有更 好的适应系统运行方式的能力,并节省了测距装置的模拟和数字输入通道。仿真试验表明， 在合适的小波滤波器和小波分解算法的作用下，暂态测距与利用方向行波测距的精度基本相 同。其在测距精度上同样不受故障类型、接地电阻、线路长度、采样率、系统运行方式的影响，具有良好的波头定位能力。     

小波变换应用于暂态初始行波分析及故障选线选相

在分析输电线路故障后的行波过程的基础上，利用小波变换的奇异性检测原理，提出了一种仅使用电流行波的输电线路故障选线选相方法，该方法可用于行波保护，行波测距和暂态保护。