针对含噪暂态电能质量扰动信号的检测方法研究

针对如今如何准确的检测含噪信号暂态电能质量扰动位置的问题,在传统的希尔伯特变换的基础上,本文提出将小波变换与EEMD希尔伯特变换相结合的方法。首先通过小波变换对含噪声波形进行去噪,然后通过EEMD希尔伯特变换,进而得到精确的扰动起止时刻。在MATLAB平台上应用该方法对含有噪声信号的电压骤升、电压骤降、瞬时脉冲三种扰动信号进行仿真分析,仿真结果表示,该方法更加准确的检测扰动位置,误差更小。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于卷积型小波包变换的信号降噪研究

提出了一种基于卷积型小波包变换的多尺度降噪方法。采用卷积型小波包变换,克服了传统小波包变换数据点数随分解尺度的增加而呈指数减小的问题;改进了噪声方差估计方法,较好地保留了信号的主要细节;采用了新的阈值函数,其表达式简单易于计算,同Donoho软阈值函数具有相同的连续性,且克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的问题。仿真结果表明,新的降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,在降噪精度上优于传统的小波包降噪方法。     

基于提升小波包变换的滚动轴承包络分析诊断方法

提出了一种基于提升小波包变换提取滚动轴承损伤特征的方法.在提升模式的框架下,根据小波包变换的思想,对细节信号进一步采用提升模式进行分解,实现了提升小波包变换.为了有效地获取滚动轴承的损伤特征,选择合适的小波包基函数,把振动信号按给定的尺度分解,以该尺度信号能量最大的小波包信号分解频带作为最佳小波包,再用解调分析法提取特征频率.并采用仿真和实验信号对该方法进行了验证.采用该方法对无损伤和含有损伤的滚动轴承进行分析,取得了较好的诊断效果.     

基于小波变换的突变信号的检测

当今运用小波变换这一新的数学工具,对于由基本平稳的慢变信号和阶跃型突变信号线性组合构成的这类信号,一种以小波变换为主体的检测和分析方法已得到应用。文章以突变信号中的地震突变信号为例,通过使用小波变换的理论分析方法,同时辅以Matlab仿真,达到对于突变信号突变点的检测与分析。     

交―交变频调速系统谐波检测的新方法

传统的傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,且傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换适合突变信号和非平稳信号的分析,可以准备的把握信号的局部细节,但无法准确分辨出各次谐波。在交―交变频调速系统中,单纯傅里叶分析和单纯的小波变换都无法准确地检测此谐波成分,故此本文采用基于小波变换和FFT相结合的方法来分析变频调速系统输出的电力信号。用小波变换检测输出信号的细节部分,对谐波次数混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

基于小波去噪的FFT农网谐波检测

谐波检测的准确性直接影响对电网谐波污染状况的评估以及抑制措施的实施,采用小波软阈值去噪对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,再利用快速傅立叶变换对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波含量和总谐波失真率。在Matlab环境下进行仿真检测,结果表明:小波去噪后检测的各次谐波含有率更加接近于原始信号谐波含有率水平,去噪方法提高了谐波信号检测的准确性,这种小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。     

基于小波奇异点和能量分布的传感器突发故障诊断

提出了运用小波变换分析传感器输出信号,检测和诊断传感器自身突变类型故障的方法。推导了运用传感器正常输出信号和5种典型突变性故障信号的小波变换,通过检测信号小波变换的奇异点,确定传感器突变型故障突变位置,从传感器典型故障信号在各小波尺度下分解时能量分布的不同,得到和故障类型相关性密切的特征向量矩阵,作为判断故障类型的根据。计算机仿真模拟硅压力传感器所获得的结果证实了方法的有效性。     

基于小波与FFT的电网谐波检测改进方法研究

谐波检测的准确性直接影响对电网谐波污染状况的评估以及抑制措施的实施.本研究采用小波变换与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法提高谐波检测的准确度,利用小波变化对电网模拟信号进行降噪处理,使其尽可能接近原始信号的波形;利用FFT对去噪以后的信号进行分析,提取各次谐波含量;最后,利用matlab FFT工具进行仿真,仿真结果表明:该方法适合在谐波检测系统或装置中应用.     

基于TS的农网无功检测新方法的

对现有的无功检测方法进行了分析，提出了一种基于正交小波变换的基波无功功率实时检测方法。该方法用电力系统电压、电流信号离散采集的数据，可方便地对系统功率因数实时检测，能有效地从含各次谐波和随机干扰的电压、电流信号中分解出无功补偿所需的基波无功分量，从而得到农网无功补偿所需的实时无功功率数据。通过仿真，验证了所提方法的有效性。     

基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断研究

首先,介绍了小波变换原理及其在故障检测中的优势;然后,采用三层小波神经网络模型,构造了旋耕装置机械故障诊断模型;最后,从建立旋耕装置故障特征、提取故障特征向量,以及建立和训练小波神经网络模型等方面,实现了基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断模型,能够实时完成对旋耕装置的机械故障诊断。通过验证与分析,证明了诊断系统的可行性和精确性。     

小波分析方法在月降水量多时间尺度分析中的应用

为了研究查哈阳灌区月降水量在时域中存在的多层次时间尺度结构和局部化特征,运用小波分析理论,采用Mexican Hat小波函数对降水量序列进行小波变换,进而分析其多时间尺度特性,揭示降水量在不同时间尺度下的小波变换时频特征及其丰枯交替变化的周期规律。研究结果表明,从80~120个月的较大尺度来看,灌区的月降水量可能存在30年左右的周期变化,且未来5年将仍处于偏少期;随着尺度的减小,则表现出突变点增多、周期变小的现象,且降水量很快就会从偏少期转为偏多期。     

一种基于小波阈值的图像去噪方法研究

在印刷品质量检测系统中,采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况,本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵,硬阈值化后,对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明,该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。     

基于双参数和Morlet多时间尺度特性的冬小麦单产估测

为进一步研究冬小麦在不同时间尺度下长势及产量变化情况,以陕西省关中平原为研究区域,选择与作物长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）和叶面积指数（LAI）作为研究指数,Morlet小波作为函数,利用小波变换和交叉小波变换分别分析不同时间尺度下冬小麦各生育时期VTCI和LAI与单产时间序列间的主振荡周期和共振周期。通过计算小波互相关度,确定各生育时期VTCI和LAI的权重,从而分别构建基于加权VTCI、加权LAI的单参数和双参数估产模型。结果表明,不同生育时期VTCI和LAI与单产间存在不同的主振荡周期和共振周期;通过小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的归一化均方根误差（NRMSE）分别为16.88%、13.58%,决定系数（R2）分别为0.259、0.520,基于双参数的估产模型NRMSE为13.52%, R2为0.531,表明基于双参数估产模型精度更高。通过交叉小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的NRMSE分别为16.83%、13.56%,R2分别为0.263、0.522,基于双参数的估产模型NRMSE为13.40%,R2为0.533,表明基于交叉小波构建的估产模型比基于小波变换的估产模型精度均有所提高。利用共振周期构建的双参数估产模型对关中平原2011—2018年冬小麦的单产进行估测,结果显示,产量分布呈现西部高东部低的空间分布特征。     

离散小波变换在水文序列分解中的

运用Mallat算法和Daubechies小波，对水文序列进行离散小波变换的方法。通过离散小波变换，将水文序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列，为运用各种确定性模型和随机模型建立水文中长期耦合预报模型打下了基础。以长江寸滩站日平均流量和北碚站7月最大洪峰流量序列为例，进行了小波变换。通过对分解后的序列进行重构表明，结果是满意的。     

参考作物潜在腾发量多时间尺度研究

受作物本身生理机制以及近地层气象因子非线性、非平稳化随机变化的影响,参考作物潜在腾发量时序过程具有周期特性。基于此,根据小波分析原理,以韶山灌区30年参考作物潜在腾发量时间序列为样本,研究了参考作物潜在腾发量时序过程的多时间尺度特征,为该地区作物需水预测、农业水资源可持续利用提供了重要的理论依据。     

四川盆地丘陵区土壤水分垂直变异特征研究

根据四川盆地丘陵区重庆市璧山县青杠墒情站点土壤水分每天的动态监测资料,用小波分析的谱相分析方法研究了土壤水分的垂直异质性。结果表明:土壤水分变化是个随机平稳的波动序列;就时间变异来看,其变异有一定的隐周期,大致可分为3~5月的次波动期、7~9月的剧烈波动期、10~2月的相对稳定期。就土壤的垂向变化来看,站点的0~10 cm的变异高于10~20、20~40 cm层变异;各层变异之间存在一定的因果关系,可用互谱密度系数表示,但受降水、蒸发、作物利用等多种因素的制约,并未表现出完全的同步响应关系。     

履带车辆传动系统换挡工况瞬态动力学分析

提出了一种分析履带车辆动力传动系统瞬态动力学行为的仿真模型。首先,考虑离合器非线性摩擦系数和齿轮间隙等非线性因素,分别建立发动机、离合器和齿轮副等部件模型并集成为一个动力传动系统集中参数仿真模型。其次,以履带车辆油门开度突变这一瞬态工况为例,分析了过程中发生的齿轮反冲、脱啮和离合器粘滑颤振等动力学现象的机理。最后,利用小波变换进行了时频分析,辨识出了瞬态动力学行为的发生时刻和其在输出转矩中的频率成分,结果表明对应频率为114 Hz的轮齿反冲对传动系统输出转矩有显著影响,频率范围在1 500~5 000 Hz的摩擦元件颤振对输出转矩仍有一定影响,而5 k Hz以上的高频振动则对输出转矩的影响较小。     

基于神经网络的汽油机爆震的诊断

爆震是汽油机的一种不正常燃烧状态,严重爆震会使汽油机各项性能全面下降,甚至损坏发动机。但是汽油发动机工作在爆震边缘时将获得最佳动力性和经济性。本文提出了一种基于小波变换和神经网络的汽油机爆震识别方法,利用小波变换提取爆震特征,通过改进了的BP神经网络对汽油机爆震有无以及强度进行识别。