水轮发电机组故障信号检测及小波去噪研究

小波分析是一种全新的时－频分析技术。本充分利用故障特征信号，系统运行信号和噪声其二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性不同，研究了一种简单而有效的水轮发电机组故障信号检测与信号消噪方法。     

风力发电机组齿轮箱振动测试及分析

文章分析了风力发电机组齿轮箱的振动特性,在此基础上提出了风力发电机组的振动测试方法,并以国内某风电场2台风电机组的实测振动数据为依据,分析了引起机组振动的原因,总结了风力发电机组振动故障的频谱特征。     

基于免疫算法的水轮发电机组振动故障检测

故障诊断技术是水轮发电机组安全稳定运行的关键技术之一.针对水轮发电机组传统故障诊断方法诊断效率较低的问题,提出了一种基于免疫算法(Immune Algorithm,IA)的水轮发电机组故障诊断方法.对已采集好的水轮发电机组故障样本数据进行预处理构成故障类型编码,并设置算法的相关参数,在此基础上运用MATLAB开发的免疫...     

小波变换在水电机组故障信号分析中的应用

基于小波变换理论和用于奇变信号检测的原理，文章将小波变换引入水电机组故障信号分析处理领域，通过一个仿真算例，说明了小波变换在水电机组故障诊断中将具有较为广阔的应用前景。     

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谐波检测，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(高尺度) 上的结果看作不含谐波的基波分量。利用这种算法，可以利用软件构成谐波检测环节，同时 由于其计算速度较快，能够实时跟踪谐波的变化。     

4种新的小波变换及其在发电机故障信号分析中的应用

提出了余弦小波、半余弦小波、优余弦小波和拟余弦小波及其变换。这4种新的小波函数和小波变换除具有非常好的时域和频域局部化特性外，还具有频率选择和频率跟踪能力强等特点，它们克服了傅里叶变换以及其他一些小波变换的不足，因而较适用于电力系统故障信号处理和分析，这对提高电力系统的运行水平和供电质量具有重要意义。     

平均插值小波在故障检测中的应用

现有小波基，如Symmlet小波、Meyer小波等在应用时，普遍存在边界效应，在实际应用中必须增加数据采集窗的宽度，即增加分析信号的数据量，才能加以消除。文中根据Donoho提出的构造平均插值小波基的方法，构造出2，4，6，8阶平均插值小波，利用其边界校正的优点，在对信号进行分析时，可自动消除“边界”现象，而且故障信号在变换域内能量更集中，可大大提高故障检测的准确性。实例证明，平均插值小波能较好地用于电力系统故障实时检测。     

基于模糊控制的风力发电机组偏航控制算法研究

偏航控制是对风力发电机组进行研究的一个新的研究课题，由于各阶段的描述存在一定的不确定性，因此一些传统的方法很难取得很好的效果。本文充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性，提出一种新的基于模糊控制理论的偏航控制算法，该算法有更好的早期预测能力。提高偏航机制的自适应性，确保偏航控制系统的性能更稳定。     

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。     

连续小波变换应用于电力系统行波奇异性检测的探讨

主要讨论了解决零模行波波头定位的问题。由于零模衰减严重，波头比较光滑，因而使用离散小波变换无法定位零模波头。文中将连续小波变换应用于定位零模波头中。在理论分析的基础上，得出了利用连续小波变换定位零模波头时小波基和小波变换尺度的选择原则。利用该原则的小波变换可以有效地定位零模波头。EMTP仿真证明了利用基于该原则的小波变换可以准确定位零模波头。     

基于小波变换技术的输电线路单端行波故障测距

提出了利用小波变换的单端行波测距新方法，可有效提取输电线路故障行波特征并消除行波色散对定位精度的影响，同时解决了如何定义行波到达时间和选取行波传播速度的问题。大量测距结果证实，采用小波变换技术的单端行波测距法的测距结果在可靠性和测距精度上都有很大提高，在单端行波测距法能够使用的条件下，测距精度能够满足现场对精确故障定位的要求。     

基于多尺度小波变换WNN的灌区灌溉水量研究

选取Daubechies(db6)小波系对陆浑灌区1970—2013年的降水量及作物需水量时间序列进行多时间尺度水平分解,以得到的1970—2003年的小波系数为输入数据、灌溉水量为输出数据,构建多尺度小波变换的小波神经网络进行预测模拟,并利用单隐层BP、双隐层BP神经网络和小波神经网络分别进行了预测比较,结果表明:基于多尺度小波变换的小波神经网络模型的模拟精度和预测的稳定性均高于其他3种模型,4种预测模型的预测值平均相对误差排序为单隐层BP神经网络双隐层BP神经网络小波神经网络多尺度小波变换的小波神经网络。     

基于小波分析的电缆故障测距

电力电缆日益广泛地应用于输配电系统，为了减少电缆故障停电损失，对电缆故障测距的精度要求越来越高。文中指出了传统的脉冲电流测试法（ICE）电缆故障测距存在误差的原因，提出了电感式脉冲电流测试法（IICE）。运用小波分解和重构实现信号滤波，再利用多尺度边缘检测理论实现电缆故障测距算法。EMTP仿真和模拟试验表明：IICE测试法消除了传统的ICE测试法反射脉冲识别带来的误差；基于小波分析的电缆故障测距算法是精确的，其测距误差不大于1个采样距离。     

谐波检测中小波变换频域特性分析

小波变换作为一种新兴的理论已经在许多领域得到广泛应用，鉴于其良 好的时频特性，有些文献将其应用 于电力系统暂态谐波检测。文中通过分析小波函数的频域 特性，阐明了将其应用于谐波检测时产生误差的 根本原因，最后总结了几种典型小波的频域 特性，指出现有的小波均无法实现谐波的精确测量，必须构造 频域行为良好即分频严格、能 量集中的小波函数，以改善检测的精度。     

基于小波变换的行波故障选相研究 第2部分 仿真试验结果

构造了一个新型行波故障选相元件，其基本原理是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。该选相元件克服了传统 选相元件的缺陷，充分利用了电流行波中的模故障分量特征，从而使选相结果准确、可靠 。EMTP仿真结果证明了该选相元件的有效性和正确性。     

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。     

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。     

小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较

摘要： 基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析，利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数，得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论，并引入了小波网络。通过对小波变换、神经网络和小波网络函数逼近能力的理论分析与比较，认为小波网络在函数逼近方面具有明显的优势，并且分别利用这3种方式对一典型函数进行了仿真逼近的验证。     

KHC算法在风力发电机组偏航系统的运用

针对现实生活中风力发电机对风精度不高、机组下风方向的风机受其余风机气流影响无法准确对风的问题,提出了一种优化卡尔曼滤波和爬山法相结合的新型控制算法——KHC算法。该算法的核心内容是通过功率检测的方法进行高精度对风控制并利用卡尔曼滤波进行风向量预测,避免偏航机构疲劳动作和干扰。通过仿真分析,验证了算法的可行性,风机发电效率得到了极大提高。     

基于离散平稳小波变换的原油触变特性研究

首次将离散平稳小波变换用于实验测定的原油触变信号的去噪。并与五点三次平滑处理及离散止交小波变换的去噪结果进行比较;实验结果表明：离散平稳小波变换明显优于其他滤波方法。对经离散平稳小波变换去噪后的触变数据分析的基础上,提出采用一种新型四参数双曲触变模型。该模型物理意义明确。拟合精度高,可用于工程实践。