频谱监测中的多频随机共振检测

基于频段分离思想设计能够完成频谱监测中多频微弱信号的双稳态随机共振检测方案。使用归一化尺度变换对高频段范围内周期信号进行随机共振检测仿真实验;针对随机共振方法对多频信号检测的局限性,利用小波变换频段分离的特性,将小波变换与归一化随机共振相结合,进行多频微弱信号检测仿真实验。仿真结果表明,结合了小波变换的归一化随机共振的方案能够检测出待测频段内的多频微弱周期信号。     

基于提升小波算法的谐波检测方法研究

提升小波算法是将第一代小波变换分解成有限步的新的小波构造方法,可以直接在时域或空域对信号进行小波变换,从而实现对信号频域特性的分析。在硬件实现上大大降低了计算的复杂度,有效地减少运行时间。将Daubechies9/7小波滤波器的提升格式应用于谐波检测,仿真结果表明提升小波算法能满足电力系统中谐波监测实时性要求。为同类谐波检测方法提供了有益的参考。     

一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法

非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混叠对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。     

基于小波包变换有源电力滤波器的研究

通过小波包变换可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,将小波包变换技术应用于有源电力滤波器的检测环节中,设计了基于小波包变换检测谐波的单相小波包滤波器,并在此基础上通过仿真验证了APF三相检测电路的可行性。     

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。     

基于改进小波包的非整次谐波分析算法

小波函数是具有时域和频域良好局部化特性的函数,可以用于非整次谐波的检测。但是小波变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,给谐波的检测带来误差。文章提出了改进小波包快速算法,在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善,实现检测非整次谐波的方法。通过仿...     

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。     

用最优谐波小波包变换抑制局部放电混频随机窄带干扰

在进行电气设备局部放电(partial discharge,PD)在线监测中,当多个随机周期性窄带干扰的频率位于传感器监测频段内部时,会严重影响监测的可信性和准确性,然而目前缺乏有效抑制此类干扰的方法。为此,利用谐波小波具有严格盒形频谱特性的优点,提出一种基于最优离散谐波小波包变换的PD去噪新方法,将不同频率窄带干扰的能量分别集中在单一的子带内,用分解后子带香农熵比值的大小来确定包含各窄带干扰的子带,只要将对应的小波系数置零后重构就能得到去除窄带干扰后的PD信号,克服了离散小波包变换子带间存在频谱泄漏的缺点,实现了对PD监测信号的自适应优化分解。通过对仿真和实测PD信号频带范围内含有的混频随机窄带干扰进行去噪处理,并与离散小波包变换去噪结果进行对比分析后表明,最优离散谐波小波包变换对PD信号去噪后的能量损失和波形畸变较小,有利于后续对PD信号的模式识别,可以解决干扰频率位于监测频段内难于抑制的难题。     

一种基于小波包和apFFT的间谐波检测方法

针对现有的间谐波检测精度不高以及暂态间谐波信号定位困难等问题,探讨了一种新的间谐波检测方法。首先,将信号进行小波包和FFT变换,计算相对小波包能量。然后应用频谱特征量和相对小波包能量确定信号所含分量。最后利用小波包重构与apFFT算法检测和定位信号,计算间谐波幅值和频率。分别采用含稳态及暂态的间谐波信号模型对该检测方法进行了仿真研究,并将仿真结果与文献的结果进行了比较。仿真结果表明:该检测方法能够有效地检测间谐波,并具有较高的检测精度。     

基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法

针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率。增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象。对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标。通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障。     

基于频域内插抗混叠Shannon小波包的谐波检测研究

提出了一种基于频域内插抗混叠Shannon小波包变换的谐波检测技术,首先分析了小波混叠的物理本质,然后选择分频严格的Shannon小波函数构造了频域内插方法,并利用线性调频Z变换进行快速求解,最后给出了小波包变换算法.仿真实验表明该方法可有效消除谐波检测中的小波混叠现象.     

基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。     

小波包分解重构算法在有功电能计量中的应用

本文简要介绍了小波包分析的基本理论,深入探讨了基于小波包分解重构算法在有功电能计量中的应用,并采用具有很好的计算性、时域光滑性及频带分割性的正交小波db43对非稳态电网有功电能计量进行了仿真实验,结果表明该计量算法的有功功率和有功电能计量精确度可满足现行电网运行要求,基波有功电能计量精度达到0.2S级,谐波有功电能计量满足A类谐波测量仪器的允许误差.     

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。     

基于小波包变换的电能质量扰动数据压缩

正交小波包变换可以对信号进行多频带分解，并根据被分解信号的特征，自适应地选择相应的频带，弥补正交小波变换的不足。将正交小波包变换与门限阀值相结合，应用于电能质量扰动数据压缩，并对其中最佳小波包的选取、门限阀值确定、算法实现等问题进行了讨论。对用电消耗信号、电压间断信号及暂态谐波失真信号进行了压缩仿真，并比较了这些信号在不同分解层次和门限限定系数取值时的压缩效果，结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于谐波小波包理论的轴承故障诊断

小波分析在故障诊断中得到较广泛的应用,但采用不同的小波,分析结果往往会有很大差异.通过对谐波小波和谐波小波包的分析研究,指出了谐波小波包对振动信号局部频段分析的优良特性.结合仿真信号与故障实验进行分析,提出将谐波小波包方法用于诊断轴承故障.实验验证取得了满意结果,表明谐波小波包方法是一种有效的故障诊断工具.     

基于小波变换的电力系统谐波分析

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,本文论述了基于小波变换的谐波检测方法,将含谐波的电信号进行基于多分辨思想的正交小波变换,解决了时频同时局部化的问题,并提出单子带重构算法,改善了Mallat算法中的频率折叠问题。由于小波分析在时、频域内良好的局部性,使之在谐波的跟踪检测、进而抑制谐波对电力系统的不良影响方面具有十分重要的意义。     

An alternative approach for calculating/measuring fundamental powers based on wavelet packet transform and its frequency sensitivity analysis

Power and harmonic analysis are among the most important topics of power systems. These analyses usually are based on Fourier transform method. In this study, as a novel approximation, the accuracy of proposed method using wavelet packet transform for fundamental active-reactive-apparent powers, displacement power factor are pointed out with computer simulations. Moreover, frequency sensitivity of the wavelet packet based power analysis, any study concerned with it is not found in the literature up to now, is carried out in comparison with the classic Fourier-based analysis. The results show the supremacy of the proposed wavelet packet-based approach over the Fourier-based approach when the frequency variation is concerned.     

谐波小波包在接收机中的应用研究

在强噪声环境中检测出微弱信号的能力是接收机重要性能指标之一.为了提高接收机在强噪声环境中检测微弱信号的能力,将小波去噪算法和谐波小波滤波算法应用到接收机的数字处理部分,并使用MATLAB软件做了相应的仿真.仿真结果表明,在-30 dB的信噪比下,小波去噪算法效果不理想,谐波小波滤波算法取得较好的效果,能够在强噪声环境中...