基于小波理论的输电线路故障信号检测的研究

输电线路发生故障后,其行波信号是一个突变的、具有奇异性的信号。小波分析具有很多有用的性质,利用小波多分辨率的特性可将突变信号进行多尺度分解,然后通过分解后的信号来确定突变信号的突变位置。Lipschitz指数被用来定量描述函数的奇异性。当小波变换尺度越来越精细时,小波变换模的极大值信号的突变点位置越精确。其衰减速度取决于信号的突变点的Lipschitz指数。小波变换不仅可以确定突变位点发生的时间,而且可以进一步判断突变点的性质。主要通过检测小波变换模极大值来找到信号的奇异点,从而确定信号发生突变的位置。     

应用小波变换实现突变信号检测

介绍了基于小波变换模极大值的奇异性检测理论,针对噪声中故障信号突变点的检测问题,根据信号和噪声的模极大值的尺度变换特性,提出利用3层以上细节信号的乘积作为检测信号。该方法既可以达到增强信号的目的,又可以抑制噪声,求该乘积信号的小波变换,可以实现奇异点精确定位。     

基于小波变换模极大值的SPD故障诊断技术

使用复合波诊断以ZnO压敏电阻为主要元件的SPD的故障中电压信号的突变点往往携带SPD运行状态的重要信息。基于小波分析的信号奇异性检测理论可通过检测信号小波变换模极大值点来确定信号奇异点,通过分析信号模的极大值及其出现位置诊断SPD的故障。籍此理论分析了不同故障类型的SPD复合波冲击下的电压信号,证明使用小波分析模极大值诊断SPD故障的方法行之有效。     

小波变换在电力系统谐波检测方面的应用

针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,通过小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变特征,并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

小波变换 第3讲 二进小波变换及信号的奇异性检测

介绍了基于Ｂ样条的二进小波函数及二进小波变换的特性、算法,重点介绍了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,其要点是：信号可以通过其小波变换模极大值表示,也可通过其模极大值重构。因此,信号的表示变得异常简洁。由于二进小波变换具有平移不变性,从而在模式识别和信号的奇异性检测中获得广泛应用。     

小波变换 第3讲 二进小波变换及信号的奇异性检测

介绍了基于Ｂ样条的二进小波函数及二进小波变换的特性、算法,重点介绍了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,其要点是：信号可以通过其小波变换模极大值表示,也可通过其模极大值重构。因此,信号的表示变得异常简洁。由于二进小波变换具有平移不变性,从而在模式识别和信号的奇异性检测中获得广泛应用。     

基于滤波预处理的小波故障检测方法

现有的基于信号奇异性分析的故障检测方法不同程度地受到噪声的影响。提出了将电力信号滤除工频周期分量后,通过提取适当尺度上的小波模极大值点检测故障的方法。通过预处理滤除工频周期分量,消除了小波变换在信号峰值处的模极大值,从而避免了对故障的误判。小波变换将预处理信号中的故障分量和噪声分解在不同的尺度空间中,保证了故障特征的提取和算法的抗噪性能,简化了的Mallat信号奇异性检测方法,在降低算法计算量的同时,可保持故障的定位精度。仿真研究表明:故障定位准确,且对噪声不敏感,可推广应用到其他周期信号的分析中。     

小波奇异性检测在负荷数据纠错和平滑处理中的应用

历史负荷数据是负荷预测和负荷特性分析的基础,错误数据和噪声会影响负荷预测和负荷特性分析的精度,在使用前必须做纠错和平滑处理,错误数据可以被看成是负荷曲线中的奇异点及不规则的突变部分。而小波变换系数模极大值的位置和幅度同信号的局部奇异性密封相关,利用这些极大值可以检测出信号的局部奇异性。该文根据小波变换模极大值同奇异点的关系,提出了一种根据小波奇异性检测确定负荷数据中错误的位置及类型的方法。所提方法通用性强,在纠错的同时可以进行消噪平滑处理,对实际负荷数据的计算也证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的高压断路器振动信号故障诊断仿真研究

小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力,是分析故障信号奇异性的主要工具。对振动信号进行小波消噪,提取有用信号;利用Hilbert变换求取信号包络,对包络进行小波变换取得各尺度上的信号波形。根据小波变换各尺度上模极大值的传递性来计算信号包络波峰的奇异性指数,以此作为断路器故障诊断的一种特征参数,是一种新颖而有效的方法。     

基于小波变换的水电机组振动故障分析和特征提取

通过小波变换的手段对国内某水轮机组的振动异常进行故障分析,详细的阐明了小波奇异性检测的原理以及小波基函数选择的要求。采用Mallat算法,选用Db4小波在多分辨分析下对机组摆度信号进行处理成功提取出故障点的位置,并结合不同的频率分析出机械因素和水力因素造成故障的原因。最后运用连续小波变换的模极大值与尺度的对数关系进行图像拟合,计算出奇异点的Lipschitz指数,以此作为故障信号的特征。通过比较两种不同因素影响的奇异点处的Lipschitz指数,证明其作为故障信号的特征参数对衡量机组故障程度有指导意义。     

基于小波变换的变压器励磁涌流鉴别的新方法

为正确鉴别变压器励磁涌流和匝间短路电流以防止变压器保护装置的误动作,提出了一种基于小波变换鉴别励磁涌流和匝间短路电流的新方法。该法利用小波分析能准确捕捉信号突变的特征,选用B样条小波对Matlab仿真产生的样本数据进行分析,通过分解后的局部模极大值处对应的小波系数求得表征信号奇异度大小的李氏指数值,用此值的大小作为识别量来区分励磁涌流和短路电流。分析表明励磁涌流的李氏指数值较小,而短路电流的李氏指数值较大,通过对不同参数的变压器及其不同类型故障的仿真,找出了其定量参考值。结果表明该方法可在采得一个周期数据后实现正确鉴别。     

基于小波变换的信号奇异性指数计算方法及其应用

电力设备故障时将产生具有奇异性的非平稳信号,小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力,是分析故障信号奇异性的有利工具,为电力设备故障检测提供了新思路,首先讨论了信号奇异性的小波变换物,在此基础上,研究了信号全局奇异性指数和局部奇异性指数（Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数）的计算方法。仿真分析了电流基波及各次谐波等理论信号等的奇展性指数特点,将其应用于电力设备故障检测中,得到了较好的结果。     

奇异值分解理论和小波变换结合的行波信号奇异点检测

准确检测故障行波信号的奇异点是行波故障测距的关键。现场故障行波信号通常含有大量噪声,有些情况下单独使用传统的小波变换将不能有效检测到信号的奇异点。为解决强噪声情况下故障行波信号奇异点的检测问题,提出了基于奇异值分解理论和小波变换的故障行波信号奇异点检测方法。通过构造重构的吸引子轨迹矩阵,并由Frobenious范数意义下的最佳逼近矩阵可以得到除噪后的信号序列,对所得信号序列进行奇异性检测得到信号序列奇异点。仿真结果表明,该方法在强噪声情况下可以去除噪声影响,并且保持信号的奇异性,准确检测到信号的奇异点。     

脉冲奇异点的小波检测

信号的奇异点往往包含有信号比较重要的信息,对其进行检测和定位在许多实际问题中有着重要的意义。根据脉冲奇异点的特征,证明了信号的脉冲奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的脉冲奇异点将对应于信号小波变换的最值点。据此提出了一个基于小波变换最值的脉冲奇异点检测方法,并给出了小波基选择条件。最后通过实验证明了该方法不仅行之有效,而且具有计算简单,定位准确的特点。     

小波变换和数学形态学在行波法故障测距中应用比较

输电线路的行波法故障测距装置完成的主要任务是对录到的电压或者电流行波信号进行信号处理,最终实现故障定位。行波信号中的突变点所在时间点是故障出现的时间点。目前,信号(图像)处理中检测奇异值所用的工具有两种,小波变换和数学形态学。详细说明了小波变换和数学形态学用在行波法故障测距中信号处理部分的原理和相关算法,从不同角度进行了大量的仿真,对仿真所得到的数据进行分析和比较,从而得出二者用在行波法故障测距中都是可行的,同时又都具有各自的特点。     

采用小波变换检测和定位电能质量扰动

从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法。为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究。结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动。     

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