水轮机空化的小波奇异性检测研究

空化现象是水轮机中难以避免的主要危害。空化噪声的谱分析一般采用功率谱分析，而功率谱分析在研究空化噪声这种具有很强突变性的信号具有明显的缺陷。小波分析具有很好的局部性，在奇异性检测和奇异性定位研究中得到了广泛的应用，文中在小波变换模极大值奇异性检测的理论基础上提出了水轮机空化的小波奇异性检测方法，并提出了小波基选择方案和突变点检测条件。较之以往的基于模极大值线搜索的方法，该方法具有运算量小的优点。分析了实际检测数据，结果表明该方法的有效性，并很好的检测出空化初生和空化形态转变。     

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仿真证明了作用基于该原则的小波变换可以准确定位零模波头。     

小波变换在电能质量暂态信号检测中的应用

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用 ,包括暂态扰动在内的电能质量问题已成为近年来各方面关注的焦点。对于暂态扰动发生时刻的检测与定位则是电能质量监测和统计中获取相关指标首要解决的问题。对基于连续小波变换的信号奇异性检测原理及其在电能质量暂态信号检测中的应用进行了详细的研究 ,通过基于标准偏差估计的小波消噪算法 ,有效排除了噪声干扰 ,实现了精确的故障时刻定位     

小波变换在电能质量暂态信号检测中的应用

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用,包括暂态扰动在内的电能质量问题已成为近年来各方面关注的焦点.对于暂态扰动发生时刻的检测与定位则是电能质量监测和统计中获取相关指标首要解决的问题.对基于连续小波变换的信号奇异性检测原理及其在电能质量暂态信号检测中的应用进行了详细的研究,通过基于标准偏差估计的小波消噪算法,有效排除了噪声干扰,实现了精确的故障时刻定位.     

小波变换在航空发电机异常检测中的应用研究

针对飞机交流发电机日常维护中传统检测和分析方法的不足,提出一种基于小波变换的飞机交流发电机异常检测方法,其思想是先把交流发电机输出电压信号采用小波进行分解,然后对分解后的小波系数利用基于噪声标准偏差估计的阈值滤波算法进行消噪处理,最后利用小波变换对消噪之后的电压信号进行奇异值检测从而获得信号的异常变化.通过对飞机交流发电机实测数据进行处理,实验结果表明,该方法能有效地排除电压信号中的噪声干扰,及时地捕获发电机输出电压信号的异常变化,最终实现比较准确的故障检测与定位,具有一定的实用价值.     

小波变换在涡流无损检测中的应用

本文利用信号与噪声在小波分析中不同尺度上的传播特性，研究了小波技术在涡流无损检测信号除噪中的应用。作者通过对不同支撑板干扰信号的分析，找出了它的规律，提出了用小我尺度边缘检测方法支队支撑板信号的新方法。结果表明，此方法与传统的支队支撑板干扰信号方法相比，能极大地节省硬件资源，降低成本。     

电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展

电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点，国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法，重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法，比较了各种方法的特点，指出了该领域研究发展的前景。     

基于小波变换的窗奇异性指数计算及其在故障检测中的应用

小波变换能够充分刻画信号的奇异性,在探讨奇异信号的小波变换特性的基础上,克服信号局部奇异性指数计算的难点,定义了一种基于小波变换的窗奇异性指数,理论信号的分析计算表明,该窗奇异性指数能够既能表征信号的局部奇异特性,又具有计算简单快捷的特点。对一实际系统的EMTDC仿真信号的分析表明,以该指数作为EHV输电线路故障检测判据和区内外故障判别指标,具有较好的可靠性与实时性,是电网故障检测和继电保护的一种新颖的有效方法。     

基于小波变换的窗奇异性指数计算及其在故障检测中的应用

小波变换能够充分刻画信号的奇异性 ,在探讨奇异信号的小波变换特性的基础上 ,克服信号局部奇异性指数计算的难点 ,定义了一种基于小波变换的窗奇异性指数 ,理论信号的分析计算表明 ,该窗奇异性指数能够既能表征信号的局部奇异特性 ,又具有计算简单快捷的特点。对一实际系统的EMTDC仿真信号的分析表明 ,以该指数作为EHV输电线路故障检测判据和区内外故障判别指标 ,具有较好的可靠性与实时性 ,是电网故障检测和继电保护的一种新颖的有效方法     

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。     

水轮机空化系数定义及相似性探讨

本文首先讨论了空化系数的定义问题,然后从水轮机电站空化系数中压力水头、速度水头和位置水头三个不同组成部分对原模型空化相似性的影响入手,分别对初生空化系数的物理意义、空化基准面选取、压力最低点选取、压力相似的局限性等进行了探讨,指出空化基准面应选在转轮出水边压力最低点.文章指出,初生空化系数是相似准则数,临界空化系数不是相似准则数,模型压力脉动试验应在电站空化系数下进行,其空化基准面也应选在转轮出水边压力最低点.     

基于小波奇异性检测的在线监测数据处理

在复杂的现场条件下 ,各种影响因素的共同作用可能造成在线监测数据失真。为保证分析诊断的准确 ,必须对在线监测数据进行去噪与平滑处理。由于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切相关 ,本文提出了一种基于小波奇异性检测的在线监测数据处理方法。利用小波变换得到奇异点的位置与其局部奇异性信息 ,针对奇异点的类型不同分别进行去噪与平滑。较之以往方法 ,该方法通用性强 ,且无需大量的统计信息。通过对实际的监测数据分析 ,验证了所提方法的有效性     

水轮机空化声发射信号的联合降噪与特征提取北大核心CSCD

探究水轮机空化诱导的声发射信号随空化状态的变化规律对监测空化具有重要意义。为解决声发射信号携带噪声和特征提取困难的问题,本文建立一种基于自适应迭代滤波分解-奇异谱分析联合降噪和固有时间尺度分解结合特征参数的特征提取方法。首先,采用自适应迭代滤波分解结合相关系数对声发射信号初步降噪,滤除明显噪声分量,重构剩余分量并通过奇异谱分析进一步降噪,将所得信号与趋势分量相加,完成整个降噪过程。然后,对降噪后信号进行固有时间尺度分解,筛选出有效分量,计算其绝对能量和相对能量熵。最后,分析它们随空化系数变化的规律。研究结果表明,绝对能量和相对能量熵随空化系数的变化具有明显的规律性,均能反映水轮机空化的发展状况。     

小波分析在电力系统不良数据辨识中的应用

历史负荷受各种因素的共同作用可能造成数据失真,为了能够给EMS或DMS的高级应用软件提供良好的数据基础,首先必须对历史负荷数据进行处理,去除其中的错误数据。实际上,不良数据可以看成是负荷曲线中的奇异点及不规则的突变部分,而离散二进小波变换系数的模极大值的位置和幅度同信号的局部奇异性密切相关。在此基础上提出了一种基于小波奇异性检测和小波除噪的电力系统不良数据辨识方法。通过对大量实际的负荷数据分析,证明了所提出方法的正确性和有效性。     

基于小波变换的电力系统短路故障分析

介绍小波变换应用在信号奇异性检测方面的基本原理,提出了基于小波变换的电力系统故障信号分析方法,既充分利用了小波变换在故障信号分析中的优点,又克服了传统傅里叶变换方法的不足.最后通过一个实例进行验证.     

混流式水轮机的三维空化湍流计算

本文应用了三维混合流体完整空化湍流模型,对混流式水轮机内部流动进行了计算.采用了全三维全流道的湍流计算方法,采用基于RNG的k-ε湍流模型和SIMPLEC算法,从蜗壳进口到尾水管出口,包含所有流道在内的整体一次完成模拟计算.根据得到的三维空化流场数据,对转轮内部流场进行了流场分析,求得了计算临界空化系数,和试验值进行了比较;模拟了不同空化特征下的转轮出口处的空化和尾水管中的空化情况,并和试验数据进行了比较.     

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。     

小波包变换在电能质量扰动检测中的应用

鉴于小波包变换能够均匀划分信号频带,聚焦任意频率,是暂态电能质量扰动分析的良好工具,提出了在噪声环境中电能质量扰动检测和定位的有效方法,即利用小波包变化模极大值原理定位电力系统短时扰动并确定扰动持续时间。仿真表明,通过小波包一、二次分解和重构能更好地提取扰动特征信息,从而为电能质量的检测、评估及治理提供依据,且该算法计算简单、快速、有效。