基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法

小波分析和Prony算法都是分析暂态信号的有效方法,但小波分析不能得到信号频点信息,Prony算法的实现需要事先判断信号发生时刻.该文通过比较二者的优缺点,结合小波分析时频局部化和Prony算法可以准确获取振荡模式特征的优点,提出基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法,克服了基于特定频带的STFT检测方法由于振荡信号...     

基于特定频带的短时傅里叶分析

短时傅里叶分析(STFT)和小波分析都具有分析暂态谐波的能力,但两者都存在不足之处,STFT需要有一个合适的窗才能有满意的分析效果,小波分析不能得到单个的谐波频率和幅值。文中通过比较STFT和小波分析在电力系统暂态信号分析中的优缺点,结合两者的优点,提出了基于特定频带的STFT的方法。该方法利用多分辨率分析确定暂态故障发生的时刻和暂态信号的主要频率范围,在此基础上确定STFT的时窗中心和合适的窗宽,可有效地提高STFT的精度和效率,快速、准确地得到暂态信号中’主要谐波频率分量的频率和幅值,通过MATLAB仿真证明了该方法的有效性。     

基于数学形态学的配电网单相接地故障暂态选线算法

分析了单相接地故障选线的现状和目前已提出的多种选线算法的优势和不足,提出了基于数学形态学的暂态选线新算法。算法包括两方面：一方面,利用组合形态滤波器对选线数据进行滤波预处理,最大限度地去除噪声对选线的影响;另一方面,利用形态学算子对去噪后的信息进行暂态突变检测以确定故障线路。仿真结果表明,该算法设计简单,计算量小,并且克服了故障信号信噪比低的缺点,可以通过选择合适的结构元素准确可靠地确定故障线路。     

基于数学形态学的医用管制瓶边缘检测

本文提出一种改进的数学形态学边缘检测算法,对传统形态学边缘检测算子进行改进,得到一种双结构元的抗噪形态学边缘检测算子;选取了适于管制瓶视觉检测的结构元素;用基于多结构元素的数学形态学边缘检测方法进行管制瓶边缘检测.实验结果表明,与经典的边缘检测算子和传统形态学边缘检测算法相比,该算法在噪声环境下具有更好的边缘提取能力.该算法可用于管制瓶的机器视觉检测系统.     

小波变换和数学形态学在电力扰动信号消噪中的应用

基于小波变换和数学形态学的信号消噪方法都已被充分证明是行之有效的,但两种方法应用于电力扰动信号这一特殊对象的消噪是否能够适应良好,根据不同的信号和精度要求如何选择不同的消噪方法,成为一个很重要的问题.基于此,建立了重构因子用以评价算法对信号的重构能力,并对几种典型电力扰动信号进行了分析,通过计算其重构因子,讨论了两种算法对不同信号的适应性.通过仿真分析,得出对于无暂态脉冲或高频振荡扰动的信号,两种方法都是有效的,可根据计算速度和精度的不同要求予以选择;对于含暂态脉冲和振荡扰动的信号,基于小波变换的消噪效果明显优于基于数学形态学的消噪方法.     

基于形态学的高压直流输电线路的行波去噪

为提高直流线路行波保护的可靠性必须准确捕获行波波头并保证采样精度,为此,首先分析了高压直流输电线路行波中噪声的主要成分,继而在系统地介绍数学形态学基本理论的基础上,提出了一种全新的基于数学形态学的多尺度滤波算法。这种算法通过调节结构元素的长度,对信号进行连续的形态变换,很好地保留了原信号的主要特征。仿真结果表明,该算法对直流线路行波的各种噪声都具有很好的滤波效果,且计算速度快,易于硬件实现,具有很好的实用价值。     

基于形态学的动态电能质量扰动的检测与分类

提出了一种基于数学形态学的动态电能质量扰动检测与分类方法。该方法先对整流信号(取绝对值以后的信号)进行开运算以滤除尖峰噪声,再用长度为1/2工频周期的扁平结构元素进行膨胀运算提取其幅值特性;同时对差变信号进行短扁平结构元素的梯度运算来检测和定位奇异点,克服了以往方法可能漏检奇异点的不足。基于已得到的幅值特性和形态梯度可对五种动态电能质量扰动(电压暂降、暂升、中断、暂态脉冲和振荡)进行分类。仿真结果表明,该方法能够有效地对动态电能质量扰动进行检测和分类。     

一种基于形态学梯度的电流互感器饱和检测改进算法

分析了目前电流互感器(CT)饱和检测各种算法的优势和不足,提出一种基于形态学梯度的电流互感器饱和检测的改进算法.算法包括两方面:一方面,利用混合形态滤波器对信号进行滤波预处理,最大限度地去除噪声对饱和检测的影响;另一方面,利用合适的形态学算子对去噪后的信息进行暂态突变检测.仿真结果表明,该算法设计简单、计算量小,具有较强的抗噪与奇异性检测性能,可通过选择合适的结构元素准确地确定CT饱和发生与结束的时刻.     

自适应广义数学形态学抑制局部放电窄带干扰

针对传统数学形态滤波器存在的统计偏倚现象,基于最小均方(LMS)自适应算法调节不同长度的结构元素,提出一种自适应广义数学形态滤波器。在强烈的噪声环境中,采用数学形态学、广义数学形态学和自适应广义数学形态学三种方法对比仿真分析消除连续的周期窄带干扰,并引入信噪比和局部放电脉冲的波形失真均方误差评价指标。仿真分析和现场数据处理结果表明,自适应广义数学形态学的滤波效果优于单一的形态滤波效果,完整地保持了局部放电信号的几何结构特征,信号失真小。分析结果表明,自适应广义数学形态学能有效地抑制连续的周期窄带干扰。     

基于多尺度形态学和Kalman滤波的基波分量提取

针对Kalman滤波在提取基波分量时存在暂态噪声抑制能力差和噪声统计特性不精确的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。采用改进的数学形态滤波器对采集信号进行多尺度分析得到平滑信号和细节信号,改进的滤波器使用不同形状的结构元素,有效地提高噪声抑制能力。利用平滑信号更新Kalman滤波器的观测值,减少故障信号暂态噪声的干扰,提高了滤波算法的收敛速度;利用细节信号实时在线计算测量噪声的方差,提高了滤波算法的收敛精度。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型对算法进行验证与测试,仿真结果证实了算法的可行性和有效性。     

数学形态学算子在电力系统突变信号检测中应用

数学形态学是一种非线性图象(信号)处理和分析工具,对信号特征的提取完全在时域中进行,信号的相位移和幅值特征不会变化。详细介绍了一维情况下灰度形态变换、形态学算子构造的滤波器和提取暂态突变特征等。应用电力系统暂态仿真软件PSCAD/EMTDC,仿真结果表明,在选择合适结构元素的条件下,数学形态算子有很好的滤波功能,对突变信号的检测具有速度快、时延小、易于分辨等特点。     

基于数学形态学暂态特征提取的高压直流输电线路精确故障定位

在介绍数学形态学基本原理的基础上,给出了利用数学形态学梯度技术提取暂态行波信号突变特征,反映信号突变时刻的故障定位新方法。仿真结果表明该方法对于近距离故障,高阻接地故障等传统方法难于准确定位的故障类型都具有很好的定位效果。本文详细分析和比较了数学形态学变换和小波变换对突变信号的检测性能,分析和仿真结果都表明,数学形态学梯度技术对突变信号具有很强检测能力,相比于小波变换等积分变换来说,数学形态学对噪声不太敏感,变换结果更易于分辨,且算法简单,耗时较小,易于硬件实现。     

基于噪声相关特性的数学形态学消噪原理研究

结合电力信号采集中噪声的相关性理论和数学形态学基本原理,通过数值仿真详细研究了自相关噪声和随机白噪声干扰下,数学形态学滤波中关于结构元素如何选取的问题。分析指出,针对自相关噪声,结构元素的选择与噪声的周期性,最大峰值及采样率等因素密切相关。类似高频正弦噪声,通过选择合适尺度的正余弦形或三角形结构元素进行形态滤波均能取得良好的滤波效果。而对于随机白噪声而言,由于不具有自相关特性,因此并不存在类似相关噪声下的结构元素选取规律,多数情况需要通过预先的仿真或根据经验来合理选择结构元素。     

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。     

基于数学形态学改进型谐波检测方法

在瞬时无功功率谐波检测方法的基础上,针对电网谐波电流检测方法存在延时和计算量大等特点,提出了一种基于数学形态学的电流谐波检测方法。通过合理地选择扁平结构元素的长度,对采样信号进行处理,该方法能快速、准确地检测出电流中的谐波分量,具有较高的检测灵敏度,在系统存在噪声的情况下,该改进方法也有良好的检测效果,用Simulink仿真实列证明了这种改进型方法的有效。     

基于多尺度数学形态学和高低频能量比值的海上风电场内部瞬态过电压特征分析

目前,海上风电场集电系统因电气设备频繁操作或故障所引起的高频瞬态过电压尤为严重。为识别不同类型下海上风电场内部过电压的瞬态特性,该文首先提出一种多尺度数学形态学信号特征提取方法,构建形态学结构元素新算子,运用多尺度数学形态分解方法提取瞬态过电压的高低频成分,构建适用于识别海上风电场内部瞬态过电压类型的时域特征量。再基于所构造的高频特征量和高低频能量比值识别特征量,结合支持向量机分类器模型对典型的内部瞬态过电压分类识别。仿真和试验研究表明,所提出的数学形态学算法相对于传统的小波算法,构造的特征量区分度更明显,可以准确地识别过电压类型,为海上风电场变电站电气设备的电压保护整定和绝缘配合奠定基础。     

基于数学形态学和HHT的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的应用使电力系统的谐波污染问题日益突出。为准确检测谐波和间谐波参数,提出了基于数学形态学和希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的谐波和间谐波检测方法。为有效抑制多种噪声,对现有数学形态滤波器进行了改进,使之保留了原信号的主要特征,并运用经验模态分解处理消噪后的信号,得到了一组经验模态函数分量。对每个经验模态函数分量进行希尔伯特–黄变换,可准确得到其瞬时频率和瞬时幅值,实现了在噪声背景下对谐波和间谐波的检测。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性,表明其可提高谐波和间谐波的检测精度。     

基于数学形态学处理继电保护干扰信号方法的研究

将数学形态学引入电力系统信号处理,设计了一种形态滤波器,将它用于电力系统继电保护信号的处理,仿真结果表明形态学对处理突发信号有较好的效果。所以基于形态学的继电保护干扰信号处理是可行的,而且形态学方法具有算法简单、运算速度快,易于处理等优点,具有推广应用前景。