采用傅立叶变换分析冲击下GIS局部放电信号

为了分析冲击电压下GIS腔体内局部放电信号的特征,将一种时频变换理论即二次型短时傅立叶变换应用于局放脉冲序列的分析,得到信号在时频平面的能量分布和变化规律。通过对含噪声局放脉冲序列时频变换的仿真研究,有效地提取了放电脉冲。另外,在实验室对220 kV GIS母线段进行了尖刺缺陷模型的安装和冲击耐压下局放检测,对实测数据进行了时频分析,验证了二次型短时傅里叶变换在局放信号处理中的有效性,得到了信号时频谱图在不同长度窗函数处理下的变化规律。     

联合时频分析应用于局部放电信号处理的研究

将短时傅立叶变换谱、Wigner分布及 Gabor谱等 3种联合时频分析方法应用于离散时间域 ,分析并处理了油中沿面放电波形。结果表明 ,时频分析方法可以较好地描述局部放电信号频谱的时变特性。其中 ,Gabor谱不仅在时频域具有和 Wigner分布相同的高分辨率 ,优于短时傅里叶变换谱 ,而且能有效地消除 Wigner分布中交叉干扰的影响。对时频谱的分析还发现局部放电信号的频率分量可达到 GHz,为超高频和超宽频带局部放电检测的研究提供了理论依据。     

S变换在电力电缆局部放电信号时频分析中的应用

针对电力电缆局部放电检测,介绍了基于新型S变换的时频分析方法,用于提取及分辨淹没在现场噪声干扰中的局放脉冲信号。局放信号是典型非平稳信号,单纯使用时域或者频域信息都不能很好地表示奇异信号的时变信息。最近发展的S变换是连续小波变换和短时傅里叶变换的一种结合与延伸,引入了幅度和宽度均随频率变换的高斯窗,具有与频率相关的渐进分辨率特性。局放信号的S变换图谱,在信号高频分量部分获得较高的时域分辨率,而在低频分量部分获得较高的频域分辨率,并可提取局放脉冲发生时刻及信号中心振荡频率等特征信息。对仿真信号和现场采集的电力电缆接地线上的局放信号应用S变换进行时频分析,并与短时傅里叶变换及Gabor变换等传统时频分析方法比较,结果显示S变换的时频分析可有效获取局放脉冲信息。     

重排Cohen类时频分布用于GIS局部放电声信号时频分析

为了完整描述气体绝缘组合开关(gas insulated switchgear,GIS)在发生局部放电时信号的时频域信息,介绍了Cohen类双线性时频分布并针对交叉干扰项影响无法完全消除的问题进行了重排时频变换以提取及分辨含有白噪声和窄带周期干扰的局部放电信号。处理仿真和现场检测到的局部放电超声信号时根据白噪声和窄带周期干扰信号在时域上的平稳性特性发现重排Cohen类时频变换方法不仅可以很好地将局放信号和背景噪声以及窄带周期干扰信号分辨开来,而且大大减弱并抑制了交叉干扰项的影响,保持了更高的时频分辨率和时频聚集性,从而验证了重排Cohen类时频变换方法的有效性。     

用于多分量信号分析的自适应广义 S 变换算法研究

时频分析是处理非平稳信号强有力的工具,S 变换作为传统的时频分析方法之一,其窗函数的尺度可以随频率改变。 但是,其时频窗函数尺度变化是固定的,无法适用不同信号的局部特性,导致能量聚集性较差。 本文提出了一种自适应的广义 S 变换算法,设计了由 4 个调节参数控制的广义高斯窗函数,采用浓度测量自适应优化调节参数,以寻求最佳的时频表征效果。 并针对时频分析结果,采用瞬时频率重组和分量重构方法,得到各个分量的瞬时频率,同时进行平滑处理,最终实现多分量信号 的参数估计。 仿真实验说明,本文提出的自适应广义 S 变换算法,结合瞬时频率重组和分量重构信号方法,极大地提升了多分 量信号的时频分辨率和信号分离的准确性。     

频率切片小波变换在局部放电信号分析中的应用

在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性.为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,提出一种基于频率切片小波变换的局放信号时频分析新方法.首先根据Heisenberg不确定性原理选择时频聚集性最佳的频率切片函数,利用频率切片小波变换获取局放信号的时频分布,突出信号非平稳特征,再根据噪声信号能量与局放信号能量时频分布的差异,选择时频细化区域重构分离出局放信号,结合3σ准则及窄带干扰抑制方法进一步消噪.仿真和实测信号的处理结果表明,与S变换相比,频率切片小波变换具有更高的时频分辨率和任意频带信号提取的灵活性,能够细腻刻画信号的非平稳过程;将时频信息融入局放信号噪声干扰抑制,信号能量损失和波形畸变较小,有利于后续局放信号的模式识别和机理研究.     

利用重排分布理论的GIS局放信号时频分析

为了在时频域上更好地分析气体绝缘组合开关(gas insulated switchgear,GIS)设备的局部放电信号,介绍了2种经典的Cohen类和仿射类时频分析方法并针对该两种时频分析方法无法消除交叉干扰项的问题,又引入了一种基于信号重排理论的方法,对Cohen类和仿射类时频分析方法进行重排变换,以降低交叉干扰项的影响,提高信号时频聚集性和可读性。最后,将该重排时频变换方法应用于GIS局部放电信号时频分析中,用于抑制现场噪声干扰,提取局放脉冲发生的时间和频率信息。通过对仿真和现场采集的局放信号进行时频分析处理,发现经重排变换后的Cohen类和仿射类时频分析方法,可以获得更佳的时域和频域分辨率,验证了重排方法的有效性。     

基于广义S变换的高斯领域时频滤波方法

针对S变换时频滤波局部时频区域选择问题,提出了一种高斯邻域阈值滤波方法。首先,利用S变换的二维时频特性,构建时频分辨率可调的广义S变换,提高分析信号的时频分辨率。然后根据不同时频分布类型,定义了3种不同的高斯邻域时频滤波模型。针对不同模型高斯邻域,对信号中S矩阵高斯邻域内的时频数据采用局部阈值处理,保留有用信息,通过广义S反变换得到滤波后的信号。仿真与实验结果表明,广义S变换高斯邻域时频阈值滤波方法具有较高的滤波精度,该滤波模型能有效减小滤波均方差。     

基于短时傅里叶变换的电压间谐波分析

文章介绍了将一种常用的信号处理手段——短时傅里叶变换(STFT)应用于电压间谐波的时频分析方法。与传统的傅里叶变换分析方法相比较,该方法能获得更精确的间谐波时频特性,为间谐波的频率检测提供了理论基础。在Matlab软件下,通过选取适当的窗函数,用STFT对含有间谐波的电压信号进行分析,使其时频分辨率得到较大提高。该方法有助于去除电压信号中的间谐波,以进一步改善电能供电质量。     

线性正则变换与时频滤波

线性正则变换是一种重要的时频分析工具,它是傅里叶变换、分数阶傅里叶变换的推广,是更一般形式的信号变换。Wigner分布是经典的时频分布函数,具有较好的时频聚集性能。本文从线性正则变换与Wigner时频分布的关系入手,分析了线性正则变换的时频滤波原理,并在此基础上提出了基于线性正则变换的时频滤波方法,给出了滤波器参数的详细设计。仿真实验表明,该方法是时频域信号滤波的有效手段。     

高速铁路轨道不平顺的时频特征分析

针对高速铁路实测轨道振动加速度信号,对比了STFT、WVD和Gabor变换三种方法分析的时频特征,利用STFT分析结果提取出匀速条件下最不利长波不平顺波长;针对STFT时频分辨率受限的特点,提出改进方案;利用改进后的STFT分析了实测信号的时频特征。时频分析结果表明：高速铁路长波不平顺信号振动频率与列车速度呈单调递增关系;改进的STFT能够顺利提取长波不平顺信号特征频率。     

离散Gabor变换在电网瞬态信号滤波中的应用

提出一种基于离散Gabor变换的滤波算法,可以对瞬态信号进行时频分析,并选择合适的阀值抑制噪声,实现瞬态波形和噪声的分离.大量的数字处理结果表明该方法可以有效地恢复信号且保持信号的原始特征.     

局部放电脉冲的Wigner时频分布特性研究

为了提高时频分布的分析精度和有效性,笔者根据局部放电脉冲信号的非平稳特性,提出使用联合时频分布对其进行处理,从而分析脉冲信号的时频特性。针对目前在非平稳信号处理中广泛使用、属于Cohen类的Wigner-Ville分布(WVD),笔者以仿真脉冲为对象,分别研究了其原始WVD、平滑伪Wigner分布(SPWVD)以及重排平滑伪Wigner分布(RSPWVD)。分析结果表明:WVD能够对局部放电脉冲信号引发的短时变化具有高度的敏感性,更适合表征非平稳信号的时变信息;SPWVD能消除双线性函数引起的交叉干扰项,但是以牺牲分布的时频分辨率为代价的;RSPWVD具有很好的时频聚集性,易于提取单个脉冲波形的时频特征参数,从而用于放电类型的模式识别以及深入研究绝缘系统中的局部放电机理。     

基于暂态行波时频特征的输电线路故障检测与选相方法

基于暂态量的故障时刻检测与故障选相方法速度快、灵敏度高,符合发展超高速保护的要求.输电线路故障产生的暂态行波信号在时域上和频域上都包含了丰富的故障信息,首先利用小波的多分辨率分析对三相暂态电流行波进行分解并将其重构至不同频段;然后在一时频窗内定义信号的时频特征向量以充分反映信号的时频特征,并利用相关系数来刻画信号的时频特征及其变化规律,以此提出基于暂态行波时频特征的输电线路故障检测与故障选相方法.该方法的可靠性及适应性由基于 PSCAD/EMTDC 的仿真试验验证.仿真试验结果表明,基于时频特征的故障检测精度高,故障选相结果准确,且不受故障距离、故障时间、过渡电阻的影响,同时所需故障数据窗短,对实现超高速保护有积极的借鉴意义     

基于改进HHT的电能质量扰动检测方法*

为了精确检测电网中复杂非平稳扰动信号的时频特性,提高希尔伯特-黄变换(HHT)方法的时频定位能力,本文提出一种基于改进HHT的电能质量扰动检测方法。针对电压暂降与短时间中断、谐波和复合扰动信号,该方法采用移动平均法对HHT得到的瞬时幅频参数进行均值化,进而从Hilbert谱中提取信号在不同时间和频率的能量密度,定位扰动信号的起止时刻。仿真结果表明,该方法能够准确、快速地获取谐波信号的频率成分、幅值及突变时刻,分析电压暂降与短时间中断信号的幅值及起止时刻,同样适用于复合扰动信号检测,相对于传统的HHT方法具有更高的精度及时频分辨率。     

基于STFT的高压电气设备局放信号时频分析

为了分析高压电气设备的局部放电信号,介绍了基于短时傅里叶变换(STFT)的时频分析方法及其重要性,并使用2种基于Matlab的方法仿真分析了局放信号。结果显示,基于trfstft方法的STFT时频分析可很好的给出局放信号的时频变化规律及其强度并从噪声中分离出局放信号。这提供了一种对含噪的模拟局放信号去噪处理的方法,可帮助有针对性地减少其危害,并进行目标识别和故障诊断。     

Wavelet transform-based signal waveform discrimination for inspection of rotating machinery

This paper presents a new discrimination procedure of signal waveforms based on wavelet theory for the inspection of rotating machinery. The wavelet transform decomposes signals into time-frequency space, rather than mere frequency space, limited by the uncertainty principle. This decomposition permits time-frequency analyses and provides a more flexible means of signal processing than before. To examine a rotary compressor pump, particular waves in the rotational load torque signals that correlate with failure modes are discriminated from one another and evaluated. To extract the focal waves, the signal is decomposed with wavelets and then only particular waves, such as impulses, are reconstructed from a selected set of wavelet coefficients. This is called time-frequency space filtering. The wavelet local modulus maxima are used to pen a time-frequency window through which only the focal waves can pass with high fidelity. The maxima have information of the inflection points of the wave at each resolution that represent its waveform. The experimental results show the effectiveness of the procedure.