基于小波能量熵的超高压交流线路暂态保护研究

基于故障暂态量分布特征的线路保护不受系统运行方式、工频振荡等影响,对故障的判别更加快速、准确。线路发生区外故障时,高频成分在经过线路边界时发生明显的透反射效应,造成能量上的损耗,故障电流中高频含量低;而区内故障则不存在这个现象,故障电流中高频含量高。基于线路故障时产生的宽带高频暂态电流分量,利用D2小波能量谱实现故障的快速检测,并构造了小波能量熵量化描述高频暂态电流成分的能量分布,实现区内、外故障的判别。在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型,结果表明:该算法能很好地进行线路故障的快速检测及区内、外故障的判别,受故障类型、故障位置等因素的影响小。     

双极直流输电线路暂态高频小波能量保护

随着高压直流输电的推广,针对直流系统的保护配置也在不断改进。直流线路作为直流输电系统的核心元件,其保护配置一直是研究重点。本文利用小波变换提取故障暂态时电压高频信号,通过检测电压高频信号小波能量突变量的大小及比较正负极小波能量的大小,提出一种直流输电线路的全线速动保护新方法。该方法原理简单、动作迅速、耐过渡电阻能力强。利用PSCAD搭建仿真模型,对各种类型故障进行仿真,结果表明,该保护具有绝对的选择性,能有效可靠保护直流线路全长。     

基于小波神经网络的超高压输电线路行波测距保护研究

针对超高压输电线路的超高速保护而建立人工神经网络模型,将输电线路行波信息和高频暂态电流信号经小波变换数据预处理,并提取相关时域和频域特征值之后作为分布式神经网络的输入,以通过人工神经网络来准确识别线路故障类型、故障位置,为实现保护的超高速动作提供判据。     

基于信号复杂度的高压交流线路暂态保护研究

基于线路故障暂态特征的保护比传统保护响应更快,对故障的判断更加准确,而且不会受到工频振荡等情况的影响。分析了线路故障时产生暂态分量的原因以及发生区内外故障时暂态特征存在差异的原因,介绍了小波变换以及小波奇异熵,用小波奇异熵来表征信号复杂度的变化,基于小波变换分析电流信号,并用小波奇异熵进一步分析信号的复杂度。在MATLAB/Simulink中搭建500kV线路仿真模型,通过仿真发现,线路发生区内故障时信号复杂度明显高于发生区外故障时的信号复杂度,利用区内、外故障时信号复杂度的差异构成了区分区内外故障的判据。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别

提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）和小波分析的结构模态参数识别方法。获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。     

基于小波变换方向信息的奇异值图像去噪研究

提出一种基于小波变换方向信息的奇异值图像分解去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波域中的高频子图部分,且系数较小,可以利用奇异值分解后较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波.低频子图仅作简单维纳滤波,最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好地保留了原有的高频细节信息.     

基于奇异熵的信号降噪技术研究

基于信号奇异谱分析技术,提出了奇异熵的概念,分析了信号信噪比与奇异熵间的内在联系,并提出了一种根据奇异熵增量渐近特性来对信号奇异谱降噪阶次进行确定的有效方法,仿真结果表明,该方法可以使信号奇异谱降噪阶次得以合理确定,在极大程度上确保了降噪后的信号所含信息的完整性和获得最大信噪比改善,这对信号特征的准确撮和可靠分析是至关重要的。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

Wavelet matrix transform for time-series similarity measurement

A time-series similarity measurement method based on wavelet and matrix transform was proposed, and its anti-noise ability, sensitivity and accuracy were discussed. The time-series sequences were compressed into wavelet subspace, and sample feature vector and orthogonal basics of sample time-series sequences were obtained by K-L transform. Then the inner product transform was carried out to project analyzed time-series sequence into orthogonal basics to gain analyzed feature vectors. The similarity was calculated between sample feature vector and analyzed feature vector by the Euclid distance. Taking fault wave of power electronic devices for example, the experimental results show that the proposed method has low dimension of feature vector, the anti-noise ability of proposed method is 30 times as large as that of plain wavelet method, the sensitivity of proposed method is 1/3 as large as that of plain wavelet method, and the accuracy of proposed method is higher than that of the wavelet singular value decomposition method. The proposed method can be applied in similarity matching and indexing for lager time series databases.     

一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法

提出一种基于包络分析和奇异值比谱的滚动轴承振动故障监测和诊断方法。首先利用具有解析带通特性的复Morlet小波来获得信号的包络,然后采用扫频方式检测奇异值比谱最大峰值自动提取、增强、重构包络信号中的主周期分量,提取到轴承故障特征。该方法已成功地应用到了对滚动轴承故障检测实验,验证了该方法的有效性、可行性。     

暂态电能质量分析中的小波算法及应用

针对当前电力系统存在的暂态电能质量中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点，提出了基于C语言的小波算法检测暂态电能质量的方法．研究结果表明，小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的发生时刻进行准确定位，并可利用相应控制系统有效改善电能质量．     

基于小波变换的超高压非对称T型线路故障保护方案

描述了一种利用小波变换对T型线路进行快速保护的方案,保护单元使用各支路经同步化后的三相电压电流,使用小波变换提取故障电压电流频带中的暂态高频分量,进行故障检测与类型判别。建立了非对称T型线路仿真模型,针对不同故障位置、故障类型、故障初始角和故障过渡电阻进行仿真验证。结果表明,该方案快速,准确。     

基于小波变换和SVD的心电身份识别

基于心电信号的身份识别技术是生物身份识别领域研究的热点问题.该文利用小波变换将经过预处理之后的心电信号进行多尺度分解,组成一个初始特征矩阵;随后对该矩阵进行奇异值分解,分解后的奇异值包含了心电信号的重要信息,将其作为特征参数并最终采用支持向量机对心电信号进行匹配识别.通过对26个正常测试者的心电信号进行识别,识别率可达97.80％.     

一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ（3D模型文件格式）三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换;运用奇异值分解理论进行静态系数提取;利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.     

超高压线路差动保护的高阻接地故障拒动分析及改进措施

500kV超高压线路高阻接地时,初始阶段故障电流突变量很小,主保护有可能拒动．随着接地故障电阻变小,故障电流增大后由后备保护动作切除,而后备保护较长时间切除故障可能影响电网稳定．介绍“7·10”500kV花博甲线高阻接地故障差动保护拒动事件,分析不同运行方式对两侧故障电气量的影响,总结现有差动保护启动判据的缺陷,并提出采用近故障侧保护装置启动判据、负序电压启动判据等改进措施,有效提高了高阻接地时差动保护的动作可靠性．     

小波变换及其应用

主要研究了小波变换在重力异常分析中的应用 ,并结合具体模型探讨了重力异常的小波特征