基于Daubechies小波的多分辨分解在电压闪变信号分析中的应用

电压闪变是低频时变的非平稳信号,传统的傅里叶变换在分析非平稳信号方面存在很大的局限性,而小波变换具有时频局域化性质,是分析这类信号的有力工具。提出了利用小波多分辨分析提取电压闪变信号的方法,并根据小波函数的特点和分析的目的,选用不同N值(消失矩阶数)的Daubechies小波对闪变信号进行特征提取、定位及去噪处理。根据调幅波的时频信息,获得闪变信号的频率和幅值;通过检测小波变换模极大值,实现了对电压闪变发生、恢复时间的精确定位;并采用软阈值方法消去电压闪变信号中的噪声。仿真结果表明,不同N值的Daubechies小波和多分辨分析的结合在信号分析中可以取得良好的效果。     

基于Daubechies小波的多分辨分解在电压闪变信号分析中的应用

电压闪变是低频时变的非平稳信号,传统的傅里叶变换在分析非平稳信号方面存在很大的局限性,而小波变换具有时频局域化性质,是分析这类信号的有力工具.提出了利用小波多分辨分析提取电压闪变信号的方法,并根据小波函数的特点和分析的目的,选用不同N值(消失矩阶数)的Daubechies小波对闪变信号进行特征提取、定位及去噪处理.根据调幅波的时频信息,获得闪变信号的频率和幅值;通过检测小波变换模极大值,实现了对电压闪变发生、恢复时间的精确定位;并采用软阈值方法消去电压闪变信号中的噪声.仿真结果表明,不同N值的Daubechies小波和多分辨分析的结合在信号分析中可以取得良好的效果.     

基于小波变换的单频时变电压闪变检测仿真研究

电压波动与闪变是衡量电力系统电压质量的重要参数,而小波变换以其优异性在电压闪变检测中得到了越来越多的应用。为了验证小波变换在电压闪变检测方面的有效性与可行性,搭建了含单一闪变分量的电压闪变信号模型。采用小波变换对电压闪变信号的检测进行了仿真分析,并将仿真结果与基于平方检测法的仿真结果进行了对比分析。仿真结果表明,小波变换不仅能够检测出电压闪变分量的幅值与频率信息,而且能够根据小波变换的模极大值确定电压闪变发生与结束的时刻,基于小波变换的检测效果优于基于平方检测法的检测效果。     

采用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法

提出了用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法。该方法用软件来模拟硬件的同步检波,大大减少了投资成本;用小波包子带滤波器代替传统的低通滤波器,不仅能够对电压闪变信号进行不失真的包络检测,而且能够检测出电压闪变信号发生的时间、频率以及幅值。仿真结果表明,该方法对电压闪变信号检测和时频分析性能良好,特别适用于突变的、非平稳的电压波动与闪变信号的检测。     

采用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法

提出了用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法.该方法用软件来模拟硬件的同步检波,大大减少了投资成本;用小波包子带滤波器代替传统的低通滤波器,不仅能够对电压闪变信号进行不失真的包络检测,而且能够检测出电压闪变信号发生的时间、频率以及幅值.仿真结果表明,该方法对电压闪变信号检测和时频分析性能良好,特别适用于突变的、非平稳的电压波动与闪变信号的检测.     

基于小波分析的电压闪变信号拟同步检波的峰值比较法

提出了用小波分析的峰值比较法和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法。该方法用软件来模拟硬件的同步检波,大大地减少了投资成本;用小波子带滤波器代替传统的低通滤波器,不仅能够对电压闪变信号进行不失真的包络检测,且能够检测出电压闪变信号发生的时间、频率以及幅值。仿真结果表明,该方法对电压闪变信号检测和时频分析性能良好,特别适用于突变的、非平稳的电压波动与闪变信号的检测。     

用小波分析提取电压闪变的幅值调制信号

正确评价闪变污染程度并进行有效治理需要计算电压闪变的幅值调制信号。传统的检测法用FFT算法分析稳态调幅波,不能分析幅值时变的闪变信号。小波变换能够提取时变的调幅波,但已有的方法需要(拟)同步信号,在电压信号存在其它波形干扰时会引入较大误差。文中提出了一种直接利用采样电压信号,基于周期小波变换的闪变电压包络线检测方法。经过仿真算例验证,这种方法误差小、适应性强,能满足工程应用要求。     

基于小波分析和拟同步检波的电压闪变检测方法

提出了用小波分析法和拟同步检波原理检测电压闪变信号的方法。该方法利用软件代替传统的硬件设备实现检波功能,采用适当n值的Daubechies小波,最大程度地减小频谱泄漏误差,选择相应的分解层次和适当的采样点数进行闪变信号特征提取。仿真结果表明,该方法能有效地检测出闪变的幅值、频率及突发时间。     

基于小波变换的电压波动与闪变的仿真分析

传统在线仪器存在电压波动与闪变信号计算精度较差的问题,究其原因是其算法存在频谱泄漏和栅栏效应。文章采用小波变换对电压波动与闪变信号进行计算分析,并通过小波变换和FFT计算短时闪变严重度Pst的对比试验效果,表明小波变换在电压波动与闪变分析计算方面的优越性。     

一种基于短时傅里叶变换的电压闪变信号的检测

提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT变换）的电压闪变信号的检测方法,利用待分析闪变信号的STFT变换幅值矩阵中的基频频谱序列得到该闪变信号的包络线、载波工频幅值和调幅波。该方法既适用于稳态闪变信号的检测,又适用于短时和时变闪变信号的检测,对谐波载波的闪变信号与工频载波的闪变信号的检测方案一致,不需要低通滤波或同步检波。仿真结果表明,该方法检测精度高,实现简便快捷,抗干扰能力强,是一种有效的电压闪变检测方法。     

基于小波变换的低压电力网载波通信研究

小波分析是一种优于传统信号分析方法的时频分析方法。由于同时具有时域和频域的良好局部化特性及自动调节时频窗的特点，可以聚焦到被分析信号的任意局部细节，具有分析效率高、质量好的优点，因此近年来被广泛用于信号处理。低压电力网载波通信也是近年来电力系统中的一个热门课题，具有许多优点，然而由于低压电网噪声成分复杂，随负荷变化大，具有很强的非平稳特性，因此又是一个极具挑战性的课题。文章探索了一种能对低压电网通信信号进行有效处理的方法，采用取不同N值的Daubechies小波对实际电力系统中采集的几种载波通信信号进行分析计算，得出的结论为:Daubechies小波可以对通过低压电力网进行通信的载波信号进行有效的处理。采用不同N值的Daubechies小波可以得到不同的处理效果，滤波器的长度越长其滤波性能越好，但信号处理的延时也越长，因此实际应用时必须综合考虑滤波性能、时延及实际需求等多方面的因素，以选择恰当的小波函数。     

基于S变换和分类树的电网暂态电能质量扰动分类辨识

针对暂态电能质量的检测分析,分别在强弱两种噪声背景下运用S变换的不同方法对暂态多扰动信号进行定位检测.对于暂态多扰动的分类辨识,运用了基于S变换和分类树相结合的暂态电能质量多扰动分类辨识方法,首先运用S变换对暂态多扰动信号进行时频分析,然后提取扰动信号的特征量,最后生成用于对暂态多扰动信号进行分类的决策树分类辨识方法,...     

小波分析检测线缆故障的应用研究

小波分析克服了傅立叶变换不能对信号同时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优势,为快速准确检测电缆故障研究了应用小波分析处理故障线路行波信号的技术。通过计算模量初始电流行波在小波变换下的模极大值,根据3个模量的故障特征选择故障相。EMPT仿真数据的分析,证明该方法具有很高的精度。     

基于SWT的电力系统基波检测

在噪声混入含有基波的信号时,传统的时频分析方法在基波提取过程中易出现模态混叠。为了准确检测出基波分量,利用时频分析精度较高的同步挤压小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT)实现基波检测。首先,采用SWT将含有基波的信号分解为一组内蕴模态类函数(Intrinsic Mode Type functions, IMTs),第一个分量IMT1即代表基波。然后,该分量经Hilbert变换实现基波频率和幅值的测量。在谐波幅值瞬变、噪声混入、基波频率波动、间谐波频率靠近基波和谐波的情境下进行算法验证。实验结果表明,SWT能够准确提取基波,频率精度最高可达10?8量级,具有较强的抗噪性,且SWT的基波提取能力强于谐波和间谐波。     

TKEO和SET在轴承故障诊断中的应用

时频分析是提取轴承故障诊断的重要方法,在强背景噪声下难以提取瞬态故障特征。针对这一问题,提出一种基于Teager-Kaiser能量算子(TKEO)和同步提取变换(SET)的轴承故障诊断方法,提高SET的时频分析能量的集中度。该方法首先对采集的轴承振动信号进行提取TKEO处理,凸显轴承故障振动信号的冲击分量;然后,对处理后信号进行SET时频分析,通过同步提取算子(SEO)提取时频脊线的时频系数,实现对瞬态故障特征提取;最后通过仿真信号和实测信号进行分析,验证该方法的可行性。实验结果表明:该方法可以有效提取轴承的故障特征,且与先前的时频分析方法相比分析结果具有一定的优越性。     

基于小波变换的电力系统故障暂态信号分析

介绍了连续小波变换定义.小波变换具有良好的时频局部化特性,并可根据信号频率的变化自动调节时频窗口,因此小波变换十分适合电力系统故障产生的暂态信号的分析.电力系统故障暂态信号的小波变换模极大值标志着电力系统最重要的故障特征,可以作为继电保护和故障测距的依据     

一种提取电力系统谐波的快速算法

正确提取电力信号的谐波分量是提高供电质量的前提，根据电力信号主要分量为周期信号的特点，将离散周期正交小波变换应用于暂态谐波信号分量的提取，形成了快速简捷的分解及重构算法，经算例验证，这种方法在提取暂态谐波分量时较傅里叶变换具有更好的时频分辨率，分析表明，合适的小波基及符合实际情况的代价函数是确定最优分解二叉树的关键，从而能够极大地提高计算速度和分解精度。     

基于小波变换和小波包变换的间谐波检测

通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度。仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时变间谐波信号更精确的检测和分析,对于小波变换电力谐波检测中的实际应用具有指导意义。     

基于小波能谱矩阵相似度的电力暂态信号识别

暂态保护技术正呈现加速发展态势,但如何正确识别各类故障和非故障暂态,是暂态保护实用化必须解决的一个最大难题.信号经过小波分析之后得到的小波能谱能很好的反映信号不同时间的能量分布.电力系统中,不同电力暂态信号其时频特性必然不同,其在多个尺度下的小波能谱的分布必然存在差异,因此,在构造小波能谱矩阵的基础上,借鉴数字图像处理中的相似度的思想,提出基于小波能谱矩阵相似度的分类方法.建立各种电力暂态的标准能谱矩阵,计算测试样本的能谱矩阵与各种标准能谱矩阵的相似度,按照相似度最大原则实现分类.对电力系统单相接地故障暂态、线路正常开关操作暂态、电容投切操作暂态和雷电扰动暂态的仿真分析表明,该方法对电力暂态的识别率高.