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提出基于dbN小波算子小波变换分解行星齿轮故障特征的故障检测算法,算法可以在轻微损坏时就较好地判断出齿轮故障。通过分析行星齿轮的故障成型,以及故障的冲击振动传播路径,建立其故障模型,在利用小波变换方法对其故障信号进行分析,检测方法可以较好地进行故障识别与检测,对比传统的傅里叶变换,新算法可以对微弱信号识别,能同时判断缺陷轮齿的频率和出现的时间,在排除故障时能准确分析故障位置,以及故障类型。仿真实验表明改进算法小波变换,具有弱信号检测能力强,准确判断故障出现时间,为尽早发现故障与解决故障问题提供了保障,故障检测概率提高了15%。具有较好的工程实用性。 相似文献
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电力系统中暂态信号是进行故障判断和保护动作的基础,db小波变换具有正交、高正则性、时频紧支撑等特点,为暂态信号的分析提供了有力的工具。本文对应用db小波变换对扰动信号的监测方法进行了研究,并对电力系统发生电压跌落情况进行了仿真研究,对不同的小波变换效果进行了分析。 相似文献
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变频器故障类型复杂多样,涉及到变频器的工作原理、结构、器件组成、功能等多个方面,耗时耗力.针对这个情况,本文提出了一种基于小波变换的检测方式,利用小波变换的多分辨率性质等来了解变频器的运行状态从而找出故障的原因所在.实践证明,该技术可行高效. 相似文献
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介绍了故障测距方法,特别是目前500KV输电线路所普遍采用的行波测距法。提出了小波变换的特点以及用途。说明现代行波故障测距系统,双端行波测距装置及其原理和优缺点。 相似文献
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故障选相元件是超高速保护必不可少的组成部分。本文从选相元件的研究现状出发,重点研究了小波变换的概念及在行波故障中的应用,利用小波变换提取出了行波。研究一种改进判据,即用线路中有无零模分量判断是否发生接地短路;对接地故障,用各线模分量间的关系来进行选相,不再考虑零模分量的大小,消除零模在传输过程中的畸变对选相的影响,解决接地故障时的误选相问题。大量的MATLAB仿真实验验证了本文算法的优越和可靠性。 相似文献
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本文介绍了小波变换和小波包变换的基本原理,小波包变换是小波变换的推广,并优于小波变换。软阈值和硬阈值方法是基本的阈值处理方法,在此基础上衍生出了多种处理方法。对假设的海洋数据进行了降噪处理,效果较好,表明小波包变换用于海洋数据降噪有一定得实际意义． 相似文献
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本文针对滚动轴承出现故障时产生的振动信号具有非平稳信号的特点,通过小波包变换提取故障信号的特征向量,采用Fisher判别分析对提取的特征向量进行故障分类.实验结果表明所提方法的有效性. 相似文献
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随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用,暂态电能质量问题已经成为供电系统和用户共同关注的焦点.根据暂态电能质量信号的非平稳特性,提出采用小波变换这一新型的数字信号处理方法进行分析.其良好的时频局部化特性使得信号的奇异性可以通过小波变换模极大值来表征.根据Mallat算法,通过信号的多分辨率分解提取信号奇异点的小波变换模极大值,实现暂态电能质量信号准确的故障定位.仿真结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的肥笨探凶既范ㄎ?并可利用相应控制系统有效改善电能质量. 相似文献
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研究了基于小波变换预处理的小波神经网络算法并用于机载火控系统的故障诊断。这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,加快了训练速度。最后对此方法的性能进行了仿真比较,结果表明此方法能够对机载火控系统电路的故障进行有效诊断和定位,收敛速度较快。 相似文献
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小波神经网络(Wavelet Neural Network)结合了小波变换及神经网络的优点,是一种基于知识的故障诊断方法,它不需要精确的数学模型,既具有良好的时频局部性质,又有较好的自学习能力和容错能力。本文介绍了小波网络及其在电力系统故障检测中的应用,通过EMTP仿真实验表明,小波网络与传统的人工神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强的特点,可以将小波网络应用于电力系统的故障检测。 相似文献
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本文介绍了小波变换的发展历史,基本原理,比较了小波变换与傅立叶变换的各自不同的特点,讨论了当今传输系统中小波变换的应用,通过这些介绍分析,得出小波变换算法在信号处理、瞬态分析、图像处理等方面的优势,最后对小波变换理论的发展及其应用前景作了展望。 相似文献
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在小波变换作采集的数据压缩、模式识别等现场应用时,对小波变换速度有实时性要求。本文设计了基于浮点DSPC67X的离散小波变换MALLAT快速算法的并行实现,提高了小波变换速度和精度。 相似文献
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Sweldens等提出的提升(lifting)小波变换方法[1]是一种新的小波变换工具,利用它可以不采用傅立叶变换作为主要分析工具,能够很容易地构造一般的整数小波变换.针对当前图像压缩领域的新发展,引入了基于提升小波变换的SPIHT编码方案,井对该方案在VC++6.0的环境下给予了实现. 相似文献