基于Daubechies小波族的电能质量信号去噪方法研究

文中以Daubechies(紧支集正交)小波族为基础,分析紧支集正交小波由于N取值不同而构成不同的尺度函数和小波函数,并从函数的连续性、光滑性及小波函数的积分来分析尺度函数和小波函数的性质。通过Matlab仿真软件分别仿真不同N取值的尺度函数、小波函数及小波积分函数。将加噪的电能质量扰动信号分别用N取值不同的小波函数进行4层的小波去噪处理,通过信噪比及均方差来反应去噪的结果,从而给出选择N取值的建议。     

基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法

针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰...     

基于模糊理论的电能质量检测去噪算法

利用模糊隶属度函数的概念,提出了一种新的电能质量检测去噪算法,该算法针对电能质量信号的每个点设计了1×5模板和基于该模板的5个掩模,利用最大隶属度原则选取一个掩模,对该点进行去噪,对每个点应用此算法直至完毕.实验仿真结果表明,该算法在去噪和突变点信息保留方面的效果远远优于传统的中值滤波和均值滤波,拥有良好的去噪能力和保留突变点信息的能力.本算法新颖、便捷,有广阔的发展前景.     

基于模糊理论的电能质量检测去噪算法

利用模糊隶属度函数的概念,提出了一种新的电能质量检测去噪算法,该算法针对电能质量信号的每个点设计了1×5模板和基于该模板的5个掩模,利用最大隶属度原则选取一个掩模,对该点进行去噪,对每个点应用此算法直至完毕。实验仿真结果表明,该算法在去噪和突变点信息保留方面的效果远远优于传统的中值滤波和均值滤波,拥有良好的去噪能力和保留突变点信息的能力。本算法新颖、便捷,有广阔的发展前景。     

基于EEMD与多分辨SVD的电能质量信号自适应去噪方法

针对电能质量信号去噪问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与多分辨奇异值分解(MRSVD)的自适应去噪新方法。首先对原始含噪信号进行EEMD分解,并对所得固有模态函数按设定阈值进行筛分;然后对符合处理条件的模态函数进行合适层数的二分递推SVD分解,得到相应的近似分量;最后利用处理后分量进行信号重构,完成去噪。通过利用电压暂降信号进行仿真,证明该方法去噪效果较好,且具有自适应性,能有效保留原始信号的特征信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。     

基于三角模融合算子的电能质量去噪算法

针对电能质量信号的去噪要求,结合模糊中值滤波算法和模糊均值滤波算法的优点,采用信息融合技术,利用模糊理论中的三角模算子将模糊均值滤波算法和模糊中值滤波算法的隶属度融合,并通过加权滤波的方法对信号进行去噪.实验结果表明,该方法克服了传统方法的缺点,能够在去噪的同时保留信号的突变点信息,适合对电能质量信号进行去噪,其算法设计简单、实用性强、有广阔的应用前景.     

基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法

提出了一种基于小波原理的电能质量信号去噪算法。基于软阈值原理的小波去噪算法在电能质量信号检测中得到很好的应用。但其存在阈值计算受噪声强度的缺点 ,当信号被强噪声“淹没”时 ,该方法仍然会失效。本文在对电力信号进行小波空间中的自相关性关系分析的基础上 ,结合软阈值算法和小波原理 ,构造了能有效地处理各种电能质量信号的去噪算法 ,该算法能弥补传统软阈值算法的缺陷 ,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾。计算结果表明上述检测算法是有效的。     

一种基于高斯滤波器的电能质量信号去噪算法

研究电能质量问题有重要的意义。电能质量分析的必要前提是对采集到的电能质量信号进行有效的去噪处理,同时,保留突变点信息也是电能质量分析的一个重点。为了解决传统的滤波方法不能同时解决去噪和突变点信息保留这对矛盾的问题,该文提出了一种基于高斯滤波器的电能质量去噪算法。通过使用导数函数调整其尺度参数σ从而进一步调整滤波器的加权系数,使其既能平滑噪声又能较完整地保留突变点的信息。实验仿真结果表明,该文算法在去噪效果和突变点保留能力上均优于传统的滤波方法,选取σ约为所有点导数的均值时处理效果最佳。该文算法理论基础完善,易于实现,处理效果显著,有良好的发展前景。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯（Bayes）估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法。该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能。实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波维纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯(Bayes)估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法.该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能.实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波雏纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比.     

基于改进MDL准则的电能质量信号消噪新方法

电力系统中电能质量信号往往含有大量的噪声,这将会在很大程度上影响检测的效果。为了有效地消除噪声,基于MDL准则提出了将MDL函数的第2项改为信号的剩余能量比以提高消噪能力的改进算法,同时给出了改进后MDL函数参数确定的方法,讨论了小波分解层数的确定及小波基函数的选取等问题。对不同电能质量信号进行消噪处理时该新方法能得到最优的分解层数和小波基函数,消噪后信号具有较高的信噪比且信号的剩余能量比高。仿真结果表明:该新方法优于小波分析的电能质量消噪方法和基于MDL准则的电能质量消噪方法,取得了令人满意的消噪效果。     

基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动识别方法

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,提出了一种基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别方法。建立了正弦信号和6 种常见PQD 信号的数学模型,通过小波分解得到了上述信号的特征量,结合决策树方法实现了对PQD 的自动分类,并通过合理选择小波类型、分类算法和去噪方法提高了PQD 的分类精度。实验结果验证了该识别方法的准确性和高效性。     

一种基于相关算法的电能质量信号定位方法

电能质量扰动是目前电能质量研究中的重要问题,快速、准确定位电力系统中暂态电能质量信号是实现电力补偿和电能质量分析的前提。相关算法是时域检测微弱信号中非常有效的算法,其原理简单、容易物理实现,且具有较强的滤波能力,因而具有广泛的用途。文章提出一种基于相关检测的电能质量信号定位方法,能有效定位电能质量信号发生的起止时间。通过比较几种不同的电能质量信号定位方法验证了本方法具有明显的优势。     

基于小波分析的电能质量扰动信号检测

针对电能质量扰动信号的特性,本文采用小波变换对电力系统的高频、瞬时脉冲、电压切痕扰动信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,通过与快速傅立叶变换FFT的结果进行比较,证实了该方法的准确性和优越性.     

基于DSP的多功能电能质量监测仪的研制

电能质量问题日益受到广泛的关注，电压凹陷已被认知为最严重的电能质量问题之一，如何对它进行测量和监视也就成为需要解决的重要问题。本文简单介绍了电压凹陷的概念，详细分析了电压凹陷的检测算法，并对以DSP芯片TMS320F206为核心的新型电能质量监测仪的硬件和软件结构作了介绍。     

基于经验模态分解的电能质量信号消噪新方法

基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好.     

电能质量扰动信号的自适应去噪方法

有效地降低电能质量信号中的噪声,是做好电能质量信号检测、识别等工作的基础。为了克服一维电能质量信号降噪的难点问题,即有效地去除噪声并完整地保留奇异点的特征,对目前图像处理领域中针对高斯等噪声降噪性能最好的基于块匹配的三维变换域联合滤波(BM3D)算法进行了改进,提出一种电能质量扰动信号的自适应去噪新方法。该方法参数较少,无需估计噪声方差,也无需人为设定滤波阈值,而是通过自适应估算较为准确的阈值实现离散余弦变换(DCT)域的滤波。通过对电压中断、电压暂降、电压暂升、脉冲暂态、振荡暂态和谐波这6种常见的电能质量信号进行降噪仿真实验,并与应用较为广泛的小波阈值去噪法进行对比分析,最后应用于实际电能质量扰动数据的降噪,验证了所述算法的有效性。     

基于希尔伯特-黄变换的复杂电能质量信号检测技术

电力系统中大量非线性负荷的使用导致了电能质量信号的非平稳性和复杂性。针对复杂电能质量信号的检测问题,文中采用Hilbert-Huang变换（HHT）对复杂电能质量信号进行分析。介绍了HHT的基本原理;提出了实现复杂电能质量信号检测的HHT方法;分析了HHT在复杂电能质量信号检测中的优越性。仿真试验表明该方法可以实时精确的检测扰动起止时刻和扰动幅度,适用于电能质量多扰动的检测和辨识系统。