共查询到16条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
2.
传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力,小波和小波包变换因其良好的时间局部化特性,成为电力系统谐波分析的有力工具.本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测,小波包变换建立在小波变换的基础上,可以实现信号频带的均匀划分,能更好地提取信号的时频特性.仿真结果显示两种方法均能有效的分离基波和谐波,小波包变换能根据要求分离任意次谐波,仿真分析中指出了两种分析方法的缺点. 相似文献
3.
一种谐波电流的检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用小波变换对电力系统中的谐波电流进行滤波,对检测出的基波电流进行了误差分析。小波变换具有良好的时频局部化特性,克服了传统FFT法仅有频域局部化的缺点,对于闪变信号十分敏感。仿真结果表明,此方法可以很好地跟踪时变谐波,准确检测出闪变电流信号,可以满足有源滤波器(APF)的实时检测要求。 相似文献
4.
5.
基于Morlet复小波变换幅值和相位信息的间谐波检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
小波变换以其良好的时频局部化特性在电力系统中得到了广泛的应用,包括在谐波分析方面。但即使是时频窗面积最小的Morlet小波也存在频谱混叠现象,使得单纯利用小波变换系数的幅值无法对谐波准确检测。本文提出了基于Morlet复小波幅值和相位信息相结合的谐波、间谐波检测方法。首先利用a-S(a)曲线粗略确定包含被测信号信息的尺度范围,然后利用这些尺度上的小波变换系数的相位信息来实现谐波、间谐波频率的检测,最后根据检测出的频率确定特征尺度,进而确定被测信号的幅值。与FFT方法和传统的尺度-幅值法相比,该方法能够克服频谱泄漏现象,且能够区分频率相近的信号成分,提高了谐波、间谐波的检测精度。通过Matlab软件进行仿真,结果验证了该算法的正确性。 相似文献
6.
7.
研究改善电网系统谐波的问题,电力系统中存在许多非线性负载,由此产生的谐波对电网的电能质量造成很大的影响,影响线路传输能力,并联型有源电力滤波器(SAPF)是抑制电网谐波电流的有效手段,主要包括谐波检测和跟踪控制两部分,其中谐波检测是有源电力滤波器的关键技术,分析了小波变换理论,并将其应用于电网谐波检测中,用仿真软件MAT-LAB对基于小波变换的谐波检测方法进行了仿真分析与研究,同时搭建了基于小波变换的并联型有源电力滤波器系统的仿真模型,仿真结果表明小波变换的并联型有源电力滤波器能够有效地抑制电网谐波电流,提高了电网传输效率。 相似文献
8.
9.
基于形状特征的小波神经网络目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用小波神经网络整合小波分析提取信号局部奇异特征和人工神经网络自适应学习分类的优点,提出了一种基于目标边界形状特征的时频特性可调的小波神经网络识别方法.该方法根据目标边界曲率连续小波变换的模极值在多尺度下幅值及分布情况,确定边界奇异点,利用小波神经网络自动提取、调整奇异点的特征信息并完成分类.实验结果表明,与时频特性固定的小波神经网络,普通人工神经网络和传统的基于Fourier描述子的最近邻分类器相比,时频特性可调的小波神经网络具有更好的分类性能和抗噪能力. 相似文献
10.
11.
姜绍俊 《数字社区&智能家居》2009,(18)
介绍了小波分析理论和MATLAB小波工具箱,并利用MATLAB小波工具箱进行信号分析。滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的工作状况直接影响机械设备的使用性能。小波分析是一种时频信号分析方法,它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点,利用小波变换和小波包对信号在不同的频带下进行分解与重构,并对不同的分析方法进行了比较,特别是对不同的小波函数也进行了比较。最后,提出利用数据挖掘的理论来建立轴承故障诊断的数据挖掘模型库。 相似文献
12.
刘观海 《数字社区&智能家居》2009,(21)
小波变换是一项重要的变换编码技术,它采用多分辨率分析方法,克服了傅氏变换的缺点,解决了时间和频率分辨率的矛盾,具有很好的局部化时频分析特性。多分辨率分析及Mallat算法为小波基的构造和快速变换提供了理论基础。该文阐述了小波变换原理,并实现了在MATLAB环境下图像小波变换压缩的模拟仿真。 相似文献
13.
提出了一个改进的Morlet小波,并在此基础上给出了Morlet小波变换的完全重构公式,这个重构公式不需要Morlet小波满足小波容许条件,使得Morlet小波变换在理论上趋于完善。改进后的Morlet小波其尺度参数替换为小波主频参数,参数有明确的物理意义,用它作为核函数的小波变换把时间信号映射到时间-频率域。重构公式的提出可拓宽Morlet小波的应用范围,引进了一个由Morlet小波变换及其逆变换构建的时-频滤波器并将其用于地震信号处理以提高其分辨率。从理论上分析了Morlet小波变换与S变换的区别,并用实际算例验证了分析结果。 相似文献
14.
Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断* 总被引:1,自引:0,他引:1
采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。 相似文献
15.