基于短时傅里叶变换和稀疏表示的开关柜局部放电超声波图谱识别和分类方法

超声波局部放电检测技术作为一种非接触检测方法,具有抗电磁干扰能力强的优点。本文采集了开关柜中不同放电类型的局部放电超声波信号,使用短时傅里叶变换获得超声波信号的时频图,使用稀疏表示算法对时频图进行分类,能够快速准确地判断出是否发生放电,并判断属于以下哪种放电类型：球板放电、柱板放电、锥板放电、针板放电。在使用稀疏表示方法过程中,分别采用了正交匹配追踪法和加速近端梯度法两种方法进行稀疏求解,通过实验说明了这两种方法适用于不同的情况。实验证明该方法相比于传统多分类支持向量机方法具有更高的准确率、鲁棒性和稳定性,并且更适合解决局部放电识别和分类问题。     

基于短时傅里叶变换的局部放电窄带干扰抑制

为有效抑制局部放电(PD)信号中周期性窄带干扰,文中提出短时傅里叶变换和矩阵束相结合的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法利用短时傅里叶变换分析染噪PD信号,得到窄带干扰数目,同时分离出染噪PD信号中信号帧和噪声帧;采用矩阵束算法在噪声帧中对窄带干扰参数进行估计,重构出全时段的窄带干扰,实现局部放电的窄带干扰抑制。仿真及实测染噪PD信号的去噪效果表明,与传统的傅里叶级数法和局部能量比法相比,所提方法去噪后的残余噪声更小,对染噪PD信号中窄带干扰有很好的抑制效果。     

短时傅里叶变换在频移键控解调中的应用

传统频移键控解调方法多使用带通滤波器法,带通滤波器的中心频率等于载波频率,但对于信号接收方而言,载波频率可能是不知道的,此时这种解调方法将不适用.针对传统频移键控解调方法的不足,将短时傅里叶变换引入到对频移键控的解调.此法能够在未知载波频率的情况下对频移键控信号实现解调.介绍了频移键控调制解调和短时傅里叶变换的原理及其...     

稀疏傅里叶变换在雷达中的应用研究

针对传统傅里叶变换计算量与所分析信号长度成正比,当采样率较大时,需要较大的运算时间问题,提出采用稀疏傅里叶变换(SFT)进行雷达信号处理,由于实际雷达目标多普勒频率个数有限,满足SFT方法使用条件,对SFT中的滤波器参数以及分段长度选择进行了分析与讨论,并给出了SFT处理雷达信号时的数学表达式;最后,利用仿真数据验证了该方法的性能,结果显示SFT在计算速度方面优于传统方法,可以提高目标信号参数的估计速度.     

基于短时傅里叶变换的电压暂降扰动检测

用短时傅里叶变换作为时频信号分析工具，研究在电压暂降扰动下暂降电压幅值检测、扰动时间定位和扰动源识别问题。提出利用暂降后电压信号的基频幅值曲线检测暂降电压幅值，利用暂降发生和结束时产生的高频信号对电压暂降扰动时间定位的方法，并提出根据基频幅值和扰动点个数来识别电压暂降扰动源的方法，该方法可以有效区分由短路故障引起的电压暂降和由感应电机启动引起的电压暂降。仿真试验结果表明该方法对电压暂降扰动检测精度高，同时比以往基于小波变换的方法在抵御谐波和噪声干扰方面更具有优越性。     

应用短时傅里叶变换识别串联电弧故障特征的研究

介绍了电弧故障保护电器在电气火灾防护中的作用以及电弧故障检测现状。通过短时傅里叶变换,分析了多种负载串联电弧故障特征频段,提出了一种串联电弧故障识别的方法。串联电弧故障波形分析表明,短时傅里叶变换为串联电弧故障特征的提取提供了可靠依据,在此基础上采用的统计分析可准确识别串联电弧故障,并有效区分负载起动冲击电流的干扰。     

短时傅里叶变换在电线杆塔拉索防盗的应用

比较输电线路拉索实时被盗信号与干扰信号的时域、频域波形,指出用通常的分析手段不能很好地区分两种信号,从而无法对被盗进行在线监测.接着文章介绍短时傅里叶变换法,它能将时域信号变换到时-频域,而被盗信号在时-频域上相对干扰信号而言特征比较明显,这样就可以利用这些特征实时判断拉索是否被盗.因此在防止拉索实时被盗领域,短时傅里叶变换法是一个十分有效的方法.     

基于短时傅里叶变换和深度学习的牵引网过电压辨识

牵引网过电压严重影响电气化铁路正常运行,对牵引网过电压进行类型辨识有利于提高牵引供电系统的可靠性.针对牵引网过电压的非线性和不稳定性,本文利用短时傅里叶变换将过电压时域波形转化为二维的时频图;先通过局部特征提取和设置阈值,实现对铁磁谐振过电压的快速识别;再利用卷积神经网络的自学习能力挖掘时频图特征与牵引网过电压信号的深层次关系,实现对机车进出分相、断路器开闭操作过电压和高频谐振过电压的识别.实验结果表明,该方法的准确度在90％以上.     

短时傅里叶变换和S变换用于检测电压暂降的对比研究

针对电压暂降的特征值检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)和S变换两种时频分析法,并对两种方法进行了对比分析。在STFT变换中选取不同窗宽的窗函数对同一电压暂降信号进行时频分解,分析不同窗宽对检测结果的影响。提出用时频等值曲线定位暂降的起、始时刻,用基频幅值曲线检测暂降幅值,用相位跳变曲线判定暂降发生时相位是否跳变。仿真结果表明,在STFT变换中窗口越小,检测结果越准确;与STFT变换相比,S变换的检测结果更准确,并且抗噪声能力强,有助于电能质量的治理。     

结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法

针对电能质量分析中的谐波检测问题,提出一种结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具对采样信号进行时频分解,同时引入频谱标准差和基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析。通过频谱标准差和谱峭度对谐波模态进行识别,并根据识别结果从频谱矩阵中提取出相应的谐波分量,然后采用基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波的起止时刻进行准确定位。仿真实验结果验证了算法的有效性,在低信噪比的情况下仍具有较高的检测精度,具有较好的抗噪性和鲁棒性。     

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。     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。     

基于短时傅里叶变换的电能质量扰动识别与采用奇异值分解的扰动时间定位

提出了用短时傅里叶变换作为时频信号分析工具研究电能质量扰动识别问题,同时提出了用奇异值分解技术研究扰动时间定位问题。从扰动电压信号短时傅里叶变换后得到的二维频谱幅值矩阵中提取出4个特征序列,生成频谱峰值曲线、基频幅值曲线、高频幅值曲线和幅值标准差曲线,这些曲线用6个特征量来表征。当6个特征量中的某几个满足一定的取值组合...     

基于数学形态学的短时傅里叶分析

为了提取恰当的短时傅里叶分析(STFT)时间窗宽度和中心,进而利用STFT分析暂态信号成分,提出了基于数学形态学的STFT方法.针对电力系统信号特点,讨论了结构元素的选择问题,推导了结构元素大小公式及离散化的结构元素方程.同时提出了奇异点定位算法,进而得到了基于数学形态学的STFT算法.在MATLAB中的仿真结果表明该方法能够快速准确地得到暂态信号中主要频率成分及其幅值,可提高STFT的精度和效率.     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析.通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位.仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现.     

一种基于短时傅里叶变换的电压闪变信号的检测

提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT变换）的电压闪变信号的检测方法,利用待分析闪变信号的STFT变换幅值矩阵中的基频频谱序列得到该闪变信号的包络线、载波工频幅值和调幅波。该方法既适用于稳态闪变信号的检测,又适用于短时和时变闪变信号的检测,对谐波载波的闪变信号与工频载波的闪变信号的检测方案一致,不需要低通滤波或同步检波。仿真结果表明,该方法检测精度高,实现简便快捷,抗干扰能力强,是一种有效的电压闪变检测方法。     

基于物理及波形的傅里叶变换教学方案

傅里叶变换是"信号与系统"和"数字信号处理"课程中重要的教学内容和难点之一.针对高职学生的特点,对教学方法和教学手段进行了改革和探索.基于连续和离散傅里叶变换的物理和波形模型,对传统的傅里叶变换的教学思路进行了改革,提出一套完整的教学方案.几年的教学实践表明,运用该教学方法进行傅里叶变换的教学,可以收到较好的教学效果.     

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节。利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案。     

变压器振动信号稀疏快速傅里叶变换分析

变压器振动信号频谱具有稀疏性,传统的信号分析方法需要计算整个频率范围内的频谱成分,计算速度慢。稀疏快速傅里叶变换(sparse fast Fourier transform,SFFT)算法只计算变压器振动信号的主要频谱成分,利用窗函数过滤信号,然后散列傅里叶系数,最后进行定位与估值运算,能快速的计算出信号频谱中k个拥有最大值的傅里叶系数。该算法结构简单,运行时间相对于信号长度n呈亚线性。通过分析变压器油箱的实际振动信号,验证了SFFT算法较之FFT算法运行速度快,非常适合振动信号的在线频谱分析。     

配电网谐波分析的傅里叶变换方法

随着国民经济和电力工业的发展,配电网中的谐波不断增加,有效的、易于工程使用的谐波分析方法十分重要。在电力网的谐波分析中,傅里叶变换方法是从信号中提取基波分量和谐波分量的最常用方法。介绍了分析谐波的傅里叶变换方法,给出了数学模型,并且利用Matlab进行了仿真分析。通过仿真分析可见,傅里叶变换方法在谐波分析方面,具有计算简单和易于工程实现的特点,而且能够反映整个信号的频谱,可以很直观地得到配电网各次稳态谐波的幅值。