小波变换在电能质量扰动分析中的应用研究

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用,电能质量扰动问题引起了越来越多用户和国家电力部门的关注.国内外学者提出了了许多方法来分析电能质量扰动.本文介绍了基于小波变换以及小波变换和其他方法结合的电能质量扰动检测方法,并且对比分析了各种方法的利弊.对小波变换理论在电能质量领域的发展及其应用前景作了描述.     

应用形态非抽样小波的电能质量扰动检测方法研究

由于传统的形态非抽样小波存在统计偏倚现象,对噪声过滤不彻底的问题,本文在数学形态学和小波变换的基础之上充分结合广义开闭-闭开混合滤波器及多分辨形态梯度的特性,提出一种改进的形态非抽样小波,并将其应用到电能质量扰动检测研究中.仿真结果表明,改进的形态非抽样小波在电能质量扰动检测的准确性和稳定性上得到了大幅度的提高.     

电能质量信号扰动检测与定位

在Piella G等人提出的自适应提升小波变换的基础上,提出了有效分析电能质量信号扰动检测与定位的改进的自适应提升小波预测算法;根据改进的自适应提升小波对信号的极强分类能力,将经过派克变换后的电能质量信号分为正常区与扰动区以及间断点区与非间断点区,再对各不同的区运用不同的更新算法与预测算法,能够快速准确地对电能质量信号作出扰动检测定位以及扰动程度的定量刻划;并且根据测出的扰动时间及扰动方向可以对扰动类型做出准确的分类;运用该算法对电压凸起、电压凹陷、电压暂态中断、电压瞬时脉冲、电压暂态振荡的检测与定位以及电压谐波的分析都证实了该算法的准确性和有效性。     

暂态电能质量扰动的GWO-VMD与DWT结合检测方法

针对噪声环境下暂态扰动检测困难的问题,提出一种GWO-VMD与DWT相结合的检测方法．首先,利用灰狼优化算法（GWO）结合包络熵对变分模态分解（VMD）的参数K、α进行自适应优化处理,避免人工选择参数导致分解效果差的缺陷;其次利用优化后的VMD算法将含有噪声的暂态扰动信号分解为有限个调幅调频信号（VIMF）;再次采用快速傅里叶变换（FFT）算法确定每个VIMF分量的含噪程度,对低噪分量平滑处理后进行重构;最后利用离散小波变换（DWT）方法对重构的暂态扰动进行检测定位．仿真实验表明,GWO-VMD与DWT相结合的检测方法具有较高的准确率和有效性．     

基于小波变换的电网电能质量评估与MATLAB仿真

随着电力市场和国民经济的迅速发展,电能质量问题已经引起世界各国电力部门和用户的广泛关注,供电质量不高将引起某些重要生产过程中断,导致工业产品质量下降,从而造成严重的经济损失.本文根据电能质量扰动信号的非平稳性,通过分析小波变换的原理,利用小波变换能够突出信号局部特征的特性,分析了利用小波变换对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行判断与定位的方法.相应的仿真结果说明小波变换是对电能质量扰动进行判断和定位的有效途径.     

基于小波变换的电力谐波测量方法综述

电力系统的谐波测量,特别是对突变的和时变的非平稳谐波的时频分析,一直是电力工作者研究的一项重要的课题.随着数字信号处理技术的发展,小波变换作为一种较有效的方法,也已被广泛地应用于对电力系统的谐波测量中.本文综述了采用小波进行电力系统谐波测量的方法,以及所具有的特点与不足,并提出了基于小波进行电力系统谐波测量的未来研究方向.     

基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别研究

针对目前煤矿电力系统中对常见的暂态电能质量扰动识别精度不高的问题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的扰动分类识别方法。介绍煤矿电力系统中常见的4种暂态扰动,利用广义S变换（GST）提取扰动中相空间时-频域的有用特征,然后利用PSO优化LSSVM分类器的惩罚因子c和参数σ,构建PSO-LSSVM分类器,最后将提取的特征量作为PSO LSSVM分类器的样本进行训练、测试。MATALA仿真结果表明,该方法能够准确可靠地对煤矿电能质量扰动进行识别与分类,对于煤矿电能质量监测具有较高参考价值。     

基于形态学及dq变换的电能质量检测新方法

现代化电力系统要求实现电力系统和电气设备的数字化检测、控制与保护,而这些都是基于对电气参数的及时、准确和可靠检测基础上的。先用dq变换将电压信号分解成直流量和倍频分量,再采用形态学滤波算法提取出电压的基频分量。仿真与实际应用表明,该方法实时性好、测量精度高、易于硬件开发。     

多小波在分析电能质量的应用研究

多小波可以同时具有对称性、正交性、短支撑性、高阶消失矩等性质。利用GHM多小波对几种典型的电能质量信号进行检测分析,能够准确提取暂态信号的时间特征,并对电能质量问题进行诊断、定位和分类。     

一种基于小波变换的多尺度图像配准算法

在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。     

基于小波变换的图像阈值去噪法

图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的基音检测算法

1IntroductionPitch periodis ani mportant parameterinthe analys-is and synthesis of speech signals.Pitch period infor-mation is used in various applications such as(1)speaker identification and verification,(2)pitch syn-chronous speech analysis and synthesis,(3)linguisticand phonetic knowledge acquisition and(4)voice dis-ease diagnostics.However the task of esti mating thepitchis very difficult since(1)the human vocal tract isvery flexible andits characteristics varyfrompersontoperson,(2)the pi…     

基于小波变换的信号消噪

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理,结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。结果表明,这种方法在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率,并且计算简单,有很好的去噪效果。     

二维小波变换的光学实现

指出了傅立叶变换在信号处理中的局限性,详细讨论了小波变换的定义、性质及其在信号处理中的优点,充分利用了光学信息处理的高度并行、大容量的特点,用4f空间滤波系统实现了二维小波变换.     

基于小波分析算法的应用程序设计与实现

首先简述了面向对象程序设计的基本思想；然后利用面向对象程序设计的思想，设计了一个实现小波分析理论中的常用算法的应用钦件。实例表明，该钦件具有很好的应用效果，同时具有较好的通用性和扩展性。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出一种基于小波空间频率的多聚焦图像的融合算法,该方法是在小波多分辨率分析的基础上,采用小波变换后的系数去定义待融合图像中的清晰度测量指标.对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域.而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空间频率的方法进行融合处理.融合结果表明,该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

快速小波变换在MEMS陀螺信号处理中的应用

介绍了Mallat快速小波分解和重构算法,分析了一种可以大大降低运算负担,并且十分易于硬件实时实现的快速算法.该算法不再需要小波变换过程中的内插和抽取步骤,给出了相应的分解和重构过程的公式.对MEMS陀螺仪测量信号的仿真结果表明:算法只需更短的处理时间就可以完成去噪声过程,并且可以取得同样的去噪效果.在TMS320C6713芯片上实现了该算法,每个数据的处理时间只需0.014ms,静态漂移信号的标准差也从78.435 5(°) /h降到36.763 5(°) /h,完全可以满足信号实时处理的需要.     

非线性随机扰动的粒子群优化算法

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明：相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题.     

电能质量检测综合实验平台研制

设计了一台基于数字信号处理技术的电能质量检测综合实验平台,具有对多点单相或三相的电压/电流进行检测和监控的功能。该平台成本低廉,扩展方便,相对于普通示波器,能检测多路信号,能完成模拟信号采样实验、DSP课程实验、信号处理实验,适合于自动化、电气工程及自动化、电子与信息工程以及控制科学与工程等专业的高年级本科生和研究生的实验。