一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法

为了提升经验模态分解(EMD)用于谐波检测的效果,用集合经验模态分解(EEMD)消除了EMD谐波检测的模态混叠问题。通过研究发现采样信号中的噪声会对EEMD的分解产生较大影响,提出了一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法。该方法首先采用变换小波系数精确选取小波阈值,然后采取软硬阈值相结合的方式,以消除随机噪声,再将去噪后的信号进行EEMD分解。经仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EEMD谐波检测的精度与适用性。同时与原有EEMD算法相比,所提方法在分解速率上平均提高了大约3.8倍,有效分量与原始信号的相关度平均提升了22.5%。     

基于混叠补偿小波变换的电力系统谐波检测方法

虽然许多文献表明基于小波的谐波检测方法优于传统的谐波检测技术，但因混叠现象的普遍存在，导致其精度低、鲁棒性差，需要寻求新的解决方法。该文研究了小波变换的混叠现象，提出了一种电力系统谐波检测的抗混叠小波分析方法。离散小波变换混叠补偿方法，通过该方法将谐波信号分解成不同频带的子频带信号，再利用连续小波变换对非零子频带信号进行分析，提取谐波分量特征。仿真试验和几种方法的计算结果表明，文中所提出的谐波分析方法能够有效地消除小波混叠，并能精确地提取谐波分量特征，从而为电力系统谐波精确检测提供了一种有效的手段。     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象.通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析.该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值.     

基于小波变换的电力系统谐波检测抗混叠问题研究

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提,利用小波分析能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号.分析了离散小波混叠的物理本质,提出一种新的混叠抑制方法,克服了现有抗混叠方法计算量大的缺点,并通过MATLAB进行仿真,表明该方法可以有效消除谐波检测中的小波混叠现象,将信号中不同频率的谐波有效地提取出来,有利于进行电力系统谐波信号精确分析.     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象。通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析。该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值。     

基于小波变换和HHT的分布式并网系统谐波检测方法

在分布式电源并网系统中,大量逆变装置的使用与非线性负载的接入,给电网带来严重的谐波污染,传统的检测方法 (如:快速傅里叶变换、小波分析等)对同步信号检测、基函数选取有较大的依赖性,难以适应微电网环境下的谐波检测要求。为此,结合小波变换与HHT,提出一种新的微电源并网模式下的谐波检测与分析方法。该方法利用小波变换多分辨率分析思想对信号进行划分,并对划分后的信号进行经验模态分解,得到一系列的经验模态函数(intrinsic mode function,IMF),并从IMF分量中提取出基波分量和高次谐波;再对IMF分量进行Hilbert变换得到信号的频率、幅值信息。仿真实验表明该算法的谐波分析精度高,实时性好,能满足分布式并网系统的谐波检测要求。     

基于小波变换的自适应电网谐波检测方法研究

针对目前基波检测时存在的由于小波分解层数确定不当引起的频率混叠现象以及分析时运算量大造成的检测速度慢、实时性不高等问题,提出了一种基于基波和谐波频率确定分解层数的检测方法。该方法通过基波频率和最低次谐波频率确定最低频段边界,使基波与谐波有效隔离开,有效地减小了运算量,提高了基波特征信息的检测精度。     

改进型小波包变换的谐波检测研究

针对当前利用小波包变换算法提取直流提升机中非稳定型信号时存在的信号混叠问题,提出一种改进型小波包变换算法,该改进型算法在起始时对引起混叠的基波进行分离,从而消除引起的影响,进而能准确地提取出非平稳信号的特征信息.仿真实验表明,0.04s后重构的信号与基波信号的重合精度在1％以内,并通过设计硬件检测系统进行现场实验.实验...     

基于小波变换检测谐波的新方法

首次将小波变换应用于电力系统皮检测，通过对含有谐波的电流信号进行正交小波分解，分析了电流信号的各个尺度上的分解结果。利用多分辨的概念，将低频段上的结果看作不含谐波的基波分量。     

改进小波包与EMD的微电网谐波检测研究

针对传统小波包与经验模态分解(EMD)算法难以检测微电网高次低幅值谐波,且检测结果容易产生频率混叠的问题,提出一种基于改进小波包与EMD的微电网谐波检测方法。该方法首先将原始微电网谐波信号进行小波包分解得到信号的近似系数与细节系数,通过多次选取细节系数进行分解,从而尽可能多地获得信号有效谐波成分。仿真结果表明,该算法能够有效地改善频率混叠现象,检测出信号50 Hz的基波成分及频率分别为150 Hz,250 Hz,350 Hz,650 Hz的3,5,7,13次谐波成分。通过实验分析且与传统的小波包与EMD算法对比,在分布式并网系统模式下可对并网电流谐波进行检测。     

基于小波变换的谐波检测技术

与基于无功功率理论和FFT算法等传统的谐波检测方法相比,基于小波变换的谐波检测方法在各方面都有一定的优势。结合国内外谐波检测技术的发展现状,分析基于Mallat算法、小波包变换、连续小波变换和复小波变换的谐波检测方法在电能质量检测分析上的应用。然后比较这几种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,得出各自的特点和应用场合。最后,指出存在的问题并总结归纳解决方法,并且对今后小波变换在电力系统中的应用和研究重点提出了一些看法。     

基于小波变换的谐波测量方法综述

结合国内外谐波检测技术的发展现状,对基于MALLAT算法、小波包变换、连续小波变换、复小波变换、自适应小波的谐波检测以及电能质量分析方法进行了分类和总结,分析了各种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,同时对目前小波变换在谐波测量中的几个需要解决的问题进行了归纳.最后,对小波变换在电力系统谐波检测中需要重点研究的方向提出了自己的看法.     

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。     

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节。利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案。     

基于DFT滑窗迭代算法与小波变换的谐波检测方法

为解决非线性负载大量使用所产生的谐波电流对电力系统所造成的影响,提出了将DFT(Discrete Fourier Transform)滑窗迭代算法和小波变换相结合的谐波检测新方法.该方法利用滑窗迭代检测出信号的基波分量和总谐波分量,提高系统的实时性和目标跟随特性;然后利用小波变换对总谐波信号进行再次分解,对DFT滑窗迭...     

基于对数域模拟CMOS连续小波变换电路的谐波检测方法

电力谐波检测小波分析方法大都在微机或数字信号处理器上用软件方式实现，计算量大导致实时性差；需A/D转换，增加了检测仪的功耗与体积，工作频率范围窄。针对该问题提出了基于低电压、低功耗对数域Morlet连续小波变换电路的谐波检测方法，用模拟CMOS VLSI电路对谐波电流进行Morlet连续小波变换，以硬件方式实现谐波检测。小波变换电路由冲激响应为Morlet小波的模拟滤波器组构成，其传输函数用非线性最小二乘法求得，以CMOS对数域积分器为积木块对滤波器进行综合。通过调整积分器的偏置电流来改变小波变换的尺度因子，从而实现各种谐波成分的检测。SPICE仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于小波变换的爆缸检测方法

阐述了一种基于小波变换的发动机爆震信号检测的新方法。当空气燃油混合气的一部分在汽缸里自由燃烧时,爆震传感器采集到爆震信号,利用小波变换来对爆震信号进行去噪和奇异点的分析处理,并通过对测试信号的处理和分析验证了这一方法的有效性,实验表明,该方法能够准确地检测出爆震发生的时间。     

基于小波变换的交流采样信号消噪技术

针对电力系统交流采样数字信号分析的需要 ,研究了小波变换技术在信号噪声抑制方面的应用。交流信号通常含有噪声 ,一般分为白噪声或有色噪声 ,A/D卡采样也会混入宽频带的噪声 ,即所谓采集噪声 ,利用小波变换的低通特性可以达到较好的消噪效果。通过模拟计算表明 ,经小波消噪后的波形变得光滑 ,信号的信噪比可提高约 5 0dB ,而且波形的过零点和峰值与原始波形基本一致 ,偏离范围在 0 .0 1°之内 ,为波形参数计算提供了方便     

小波变换模极大值消噪算法的研究

根据信号和噪声在小波变换下的不同特性,采用模极大值去噪的算法.其中包括Mallat交替投影算法和模极大值小波域去噪算法,Mallat交替投影算法是通过剔除那些幅度随尺度而减小的模极大值点,保留幅度尺度而增大的模极大值点,然后将剩余的模极大值利用模极大值重构算法来重建原始信号,达到滤波去噪的目的.而模极大值小波域算法是先用Adhoc算法求出信号的模极大值,再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域,从而得到信号的小波系数,然后逆变换得到信号.实验结果表明两种算法都具有很好的消噪效果.     

一种基于小波变换模极大值的雷达信号噪声去除方法

本文在Mallat的模极大值去除噪声的算法基础上,给出了一种在小波变换模极大值域进行自动滤波的算法。该算法在小波变换模极大值空间中,可自动识别信号和噪声,并自动去除对应噪声的模极大值,以达到去噪的目的。将该算法应用于雷达散射波信号的噪声去除,试验验证,其对白噪声和时间抖动噪声的抑制较好。