基于小波能谱熵的tanδ在线监测数据规律研究

针对在线监测电容型设备的绝缘特性变化规律以及受外界因素影响的情况不明确,难以发现其变化来确定设备绝缘状况的问题,提出了基于小波能谱熵理论的数据规律分析方法。该方法利用小波分析具有时频局部化的特性和信息熵对系统状态表征的特性,将小波分析与熵结合起来对信号进行特征挖掘。计算小波能谱熵作为系统的特征参数来识别不同信号的变化趋势并将与tanδ变化最接近的因素作为主导因素来分析。实例分析表明,上述熵值能够反映在线监测tanδ和外界因素的系统变化,以此为参量来分析趋势并进行故障诊断是一种行之有效的方法。     

基于经验模态分解和正弦波参数法的介损角测量算法

将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计算介损角。探讨了系统频率变化和介损角变化对测量真实值的影响。仿真结果表明该方法可明显减小计算误差,对提高数字化测量d 的精确性具有实际意义。     

基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测方法

提出了一种基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测及定位方法.根据数学形态学基本原理及其形态变换构造了一种简单实用的形态滤波器并将其运用于扰动信号预处理中,以同时滤除随机和脉冲噪声.该滤波方法能在滤除多种噪声的同时,较好地保留了扰动信号的基本形态特征,较之小波方法和传统形态滤波方法更为有效.根据扰动位置能量的变化,对滤波后的信号利用短窗功率算法以准确地检测出扰动并进行时间定位.分别用电压暂升、暂降、中断和短时电压波动对该方法进行验证,Matlab仿真结果表明了该方法的有效性.     

多结构元素并行复合形态滤波方法在MOA在线监测信号处理中的应用研究

基于数学形态学基本原理,构造了一种多结构元素并行复合形态滤波器并应用于金属氧化物避雷器(MOA)在线监测信号处理中。该滤波方法可以在滤除随机、脉冲等多种干扰的同时,将强干扰背景下的MOA泄漏电流提取出来,较之小波阈值和传统形态滤波方法更为有效。MATLAB仿真和实测信号的分析表明,该方法通过选取合理的结构元素,可以准确提取泄漏电流信号,大幅度提高信噪比,有利于MOA故障诊断。     

快速傅里叶变换和广义形态滤波器在抑制局部放电窄带干扰中的应用

根据局部放电信号和窄带干扰的差异,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和广义形态滤波器抑制窄带干扰的新方法。首先利用FFT得到窄带干扰的离散谱线,再利用基于数学形态学原理构造的广义形态滤波器将局部放电信号中的干扰滤除,最后进行傅里叶逆变换和小阈值处理以提取局部放电信号。仿真和实测数据的处理结果表明,该方法通过选取合理的结构元素可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题。