小波包分析在电气化铁道牵引网故障测距中的应用

参考了小波分析的基础上,采用了小波包分析方法对故障实行定位。由于牵引网故障暂态行波中的高频成分多而复杂,小波分析只能对信号的低频部分进行分解,而没有对高频部分进行分解。于是提出将故障信号经过小波包分析,对高频信号进行了进一步的分解。再结合求导算法和相似性算法对故障信号进行分析。通过实测的数据分析可以得出该方法具有更好的优越性,准确的实现了故障定位。     

考虑输电线路阻抗频率特性的高精度行波定位方法

从理论上推导出了考虑集肤效应的三相输电线路的正序阻抗和零序阻抗随频率变化的公式,分析了输电线路的阻抗频率特性及输电线路阻抗的依频特性对行波定位和保护的影响,并提出了应用小波包分析对行波信号进行分解,分频段进行行波速度的计算并记录行波波头到达的时间来进行故障定位的方法.通过ATP仿真分析表明,该故障定位方法能有效消除行波色散特性的影响,提高故障定位的精度.     

小波变换奇异性在电力系统行波故障测距中的应用

输电线路行波双端故障测距具有很高的精度 ,但需要高速A/D采集、大量的数据存储、复杂的行波波头辨识 ,对近距离故障测量存在困难。提出利用小波变换的时频分析特性 ,结合行波传输的特点 ,对行波信号利用小波变换提取故障时行波的故障信息。利用GPS作为同步时钟 ,测量波头到达测量端的时刻 ,构成输电线路的行波测量网络 ,通过调度通信进行故障测距 ,可以提高测距的可靠性和精度     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

用于行波保护的启动新算法研究

所有微机继电保护装置中都设有启动元件,行波启动元件是超高速保护必不可少的组成部分.文章从度量函数Lipschitz系数的小波理论出发,并结合对行波信号的分析,借鉴小波变换分析暂态行波的基本思想,将小波变换应用到暂态行波信号的提取和分析,探讨了一种新型的信号检测方法-小波变换模之和法(WTMS),以"影响锥"内小波变换模的积分来度量信号的奇异性,用以准确检测、区分故障行波与噪声干扰,避免在故障时拒动的现象,从而弥补了以往行波启动算法的不足.大量的Matlab仿真实验验证了该算法的快速和可靠性.     

基于小波变换与模极大值法的高速铁路牵引网故障行波波头自动识别算法

为解决准确自动识别入射波和反射波的波头这一难题,提出了一种基于小波变换与模极大值法的行波波头自动识别方法。在分析小波变换及突变点检测原理的基础上,利用牵引变电所采集到的电压行波信号,进行多尺度一维离散小波变换。选用Daubechies小波族的db6为基本小波,并采用搜索模极大值的方法和约束函数判定,在模极大值点间进行自动识别起始波和反射波的波头位置。理论分析和现场数据验证结果表明,该算法切实有效,并能结合初始波与反射波间数据采样点数,得出故障初始行波脉冲与故障点反射回来的行波脉冲之间的时间差。     

基于复小波分析的牵引网故障测距算法

故障暂态分量能够充分地描述故障的特征,用来研究故障测距具有传统算法不可比拟的优点.针对复线牵引网的故障暂态高频分量和故障距离间的关系展开研究,绘制了故障距离和始端等效阻抗谐振频率的对应关系曲线,证明故障电压暂态信号和始端等效阻抗具有相同的谐振频率点.用Morlet复小波提取故障电压信号的谐振频率,并依据得到的谐振频率曲线,实现了牵引网的故障定位.分析表明,基于复小波分析的暂态谐振频率法进行牵引网故障测距,可以消除过渡电阻等对故障测距的影响,具有较高的精度和可靠性.     

基于小波变换的双端输电线路行波故障定位

为了消除行波波速不确定性和线路弧垂对双端输电线路行波故障定位造成的误差影响,提出了一种在输电线路中间某一位置增加一个检测点的三测点定位方法;该方法首先对电流行波信号进行相模变换,得到相互独立的线模分量,其次对得到的线模分量进行小波分析,检测出行波波头到各测量点时间,最后代入相应的公式计算出故障距离; MATLAB仿真实验结果表明:该方法不受过渡电阻、行波波速、故障类型等因素的影响,测距误差较小,原理简单,具有较高的准确性和良好的适用性。     

基于VMD-TEO的多分支小电流接地系统行波故障定位

针对小电流接地故障行波波头难以检测、行波波速不确定和多分支线路难以精确定位等问题,提出一种新的行波定位方法。首先,对故障电流进行相模变换得到线模信号,并对线模信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD),利用Teager能量算子(Teager Energy Operator, TEO)提取IMF分量的故障特征实现故障测距;然后,根据故障距离构建故障分支判断矩阵,将多分支线路故障定位简化为单分支线路故障定位,进而转换为双端故障测距;最后,利用双端行波测距方法实现精确故障定位。使用暂态仿真软件ATP建立小电流接地系统模型并进行故障测距仿真,仿真结果表明此方法在多分支小电流接地系统中可以实现准确故障定位。该方法利用有限的行波检测装置实现多分支复杂电网的精确故障定位。     

铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路行波测距

为解决铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路波速度不一致难以精确测距的问题,在分析混合线路连接点处行波传播特点的基础上,提出了基于时间差搜索的双端行波测距方法.利用连接点处行波到达线路两端时间差的不同来确定故障发生在线路中的区段和相应的波速度,再进行精确测距.基于PSCAD/EMTDC对自闭贯通线混合线路建模,并利用小波变换及模极大值检测理论提取行波波头进行分析.仿真结果表明,该方法对于架空线-电缆的混合线路是可行的.     

高速铁路牵引网故障行波频谱成份分析

基于FFT频谱分析和FIR滤波技术原理对实际高速铁路牵引网馈线跳闸时的行波信号频谱进行了分析。结果显示:在(10～300)kHz频段,反射行波信号幅值较小,噪声信号幅值较大,整体波形在原点附近持续振荡;在(300～600)kHz频段,整体波形未发生明显的振荡,但在幅值较大的行波波头信号后,有较严重的拖尾峰存在。从600 kHz开始,随着频率的增加,行波信号的幅值慢慢下降,但主峰幅值信号下降的速度明显低于其后振荡过程中信号幅值的下降速度。     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断

转子断条是笼型异步电机最常见故障之一.基于Hilbert变换和小波包频带能量分析方法,提出了一种新的笼型异步电机转子断条故障检测方法.对采集的定子电流信号进行Hilbert变换,消去定子电流中包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波湮没、难以检测的问题.采用基于小波包频带能量分析方法,对转子断条故障进行识别.实验结果验证了方法的有效性.     

基于小波变换的电力计量系统故障信息提取研究

根据高压电力计量系统故障信息情况,提出了一种基于小波变换技术对故障信号进行分析的方法.通过外加激励信号对高压电力计量系统故障进行检测,利用截频性能出色的dmey小波对故障信号进行4级小波分解,根据小波分解后的信号频带对应关系,保留检测信号所在频带的波形数据进行重构并分析研究.试验结果表明该方法能够有效地消除杂波干扰,准确地提取出相关故障的信息.     

HHT在齿轮故障诊断问题中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法(EMD)和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法(EMD)把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。介绍了该方法的基本原理,并将HHT应用于齿轮断齿故障诊断,齿轮故障实验信号的研究结果表明:基于HHT的分析方法,能有效地诊断齿轮的故障。