基于小波－数学形态学和Hilbert的谐波分析

充分利用小波和数学形态学的优势,有效地将两者结合,再用Hilbert变换来提取谐波的幅值和频率,有效地克服了FFT方法和相位分析方法的缺点。首先将谐波信号进行小波分解,得到一系列小波系数,再对每一层的小波系数利用数学形态学进行平滑处理,最后通过对小波变换产生的每个频率分量对应的波形进行Hilbert变换及拟和计算,得到谐波的幅值、相位和频率,实现了对电力系统谐波的准确分析。仿真表明,该方法能够准确地检测出电力系统谐波,具有很好的实用价值。     

基于小波——形态学和Hilbert的谐波计算

充分利用小波和数学形态学的优势,有效地将两者结合,再用Hilbert变换来提取谐波的幅值和频率,有效地克服了FFT方法和相位分析方法的缺点。首先将谐波信号进行小波分解,得到一系列小波系数,再对每一层的小波系数利用数学形态学进行平滑处理,最后通过对小波变换产生的每个频率分量对应的波形进行Hilbert变换及拟和计算,得到谐波的幅值、相位和频率,实现了对电力系统谐波的准确分析。仿真表明,该方法能够准确地检测出电力系统谐波,具有很好的实用价值。     

基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计

由于传统Prony算法对谐波与间谐波的检测易受噪声影响,为了提高参数估计精度,准确提取谐波和间谐波的频率、幅值和相位,提出了一种基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计方法.该方法主要思路是先用数学形态学构建形态滤波器去除噪声,可以克服传统Prony算法对噪声敏感的不足;然后再将去噪拟合后的谐波信号进行改进Prony分析.该方法针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性参数的求解过程,对比小波消噪求解谐波各参数的方法优化了去噪效果.通过MATLAB对谐波信号进行编程分析,发现该方法在噪声情况下仍能得到较高精度的谐波与间谐波幅值、频率和相位参数估计,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于复小波变换相位信息的谐波检测算法

小波变换因其良好的时频局部化特性，可用来进行谐波分析。但由于不同尺度的小波函数在频带相互混叠，使得现有利用小波系数幅值及在此基础上改进的各种算法都无法实现谐波的准确检测。该文提出利用复小波变换的相位信息来分析谐波的方法，利用改进递归复小波变换在不同尺度时，信号复小波变换系数的相位变化周期来确定信号的谐波频率，进而确定谐波的幅值；与FFT和幅值检测法相比，该方法能消除FFT算法的频谱泄露，提高了谐波检测的精度，且适用于含有非整数次谐波的信号。通过在LabVIEW中的实例验证，说明该方法能有效地消除FFT算法的频谱泄露和小波函数频带混叠造成的不良影响，有效地提高了谐波检测的精度。     

基于CWT和DWT相结合的谐波检测

提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。     

基于希尔伯特-黄变换的电力系统谐波分析

准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。为克服FFT方法与小波分析方法的缺点,提出将希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)用于谐波分析。将谐波信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),得到一系列经验模态函数(intrinsic mode function, IMF)。由于不同的IMF对应不同的谐波分量,通过对每个IMF分量进行Hilbert变换(HT)及最小二乘拟和,最终可以得到各次谐波的幅值、频率和相位,从而实现电力系统谐波的准确分析。在经验模态分解过程中,采用了分段三次Hermite插值,并通过添加极值的方法减轻边缘效应的影响,使谐波分析能够更准确。仿真表明,Hermite插值比三次样条插值对谐波分析更具优势。该方法分析电力系统谐波精度高,能够取得满意的效果。     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析.通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位.仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现.     

基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的广泛使用使电力系统的谐波和间谐波污染越来越严重。为准确计算谐波和间谐波的参数特征,以有效克服噪声影响,提出基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波的一种检测方法。首先对电力系统信号进行连续小波变换;然后确定同步挤压阈值,对连续小波变换结果进行同步挤压,并利用同步挤压结果计算电力信号主频率;最后,设置提取频率区间,将电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(IMT),并结合Hilbert变换及最小二乘拟合,精确计算噪声背景下谐波和间谐波的幅值与频率。通过模拟信号和实测信号对所提方法有效性进行了分析,实验结果表明,与Prony和HHT方法相比,本文方法通过同步挤压有效抑制了噪声干扰,谐波和间谐波的检测精度有较好的提高。     

基于空间谱估计技术的间谐波小波检测算法

针对傅里叶算法检测间谐波时存在频谱泄漏和栅栏效应而导致检测精度不理想的问题,提出一种基于空间谱技术与连续小波变换相结合的间谐波检测算法.算法首先采用总体最小二乘-旋转不变子空间方法计算出谐波和间谐波分量的频率,再根据得到的频率确定连续小波变换的尺度因子,最后选择CMW小波对信号进行分解,由分解系数计算出各次间谐波分量的幅值和相位.仿真结果表明,该算法与傅里叶算法相比,不存在频谱泄漏和栅栏效应,有效提高了检测精度.     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。