全并联AT牵引网行波故障测距研究

全并联AT牵引网是我国高速电气化铁路供电系统中重要的供电架构,其快速精确的故障定位对保障电气化铁路安全畅通运行具有重要意义。在全并联AT牵引网发生故障短路的情况下,通过测取短路故障行波的波头到达时间以及行波测距原理,找出线路的故障位置。根据全并联AT牵引网的架构特点,采用D型双端行波测距法,通过误差较小的北斗卫星导航系统同步时钟实现数据的同步采样,并根据小波变换的信号奇异性检测原理和模极大值理论对两端测得的行波信号进行数据处理,有效解决了行波波头的识别和提取问题。通过仿真实验验证,得出的结果与实际故障位置相差不大,能够实现线路的快速精准定位。     

电压互感器对牵引网行波故障测距法的影响分析

牵引网行波故障测距技术通常采用牵引系统中已有的电压互感器设备获取电压暂态行波信号。为了研究电压互感器的传变特性对牵引网行波故障测距方法的影响,本文采用ATP-EMTP建立电压互感器仿真模型,并将其植入牵引网仿真线路中进行仿真研究。仿真实验综合考虑牵引供电方式、短路故障类型、电力机车以及故障发生位置等主要影响因素,运用bior4.4小波变换对互感器一次侧和二次侧的电压行波信号进行分析。研究结果表明,在不同的牵引线路情况和故障条件下,互感器均能准确无延时地传输故障行波和波头极性,说明电压互感器对故障行波的传变特性基本不会对行波故障测距法产生影响。因此可以利用线路已有的电压互感器获取故障信号进行行波测距法。     

基于行波理论的10kV自闭/贯通线路故障测距研究

10 kV自闭/贯通线是铁路供电系统重要组成部分,其故障定位宜采用行波测距法。在供电线路中,架空线和电缆多次交替使用而引起的波速不同与截面处反射是制约测量精度的关键因素。为解决不同线路混用带来的系列问题,提出基于等值线路的速度归一化方法。该方法首先给出了等值长度的概念,然后在线路模型的基础上通过等值变换实现了波速的统一。大量的仿真实验验证,该方法不仅概念清楚,而且定位精度达到设计要求。     

小电流接地系统单相接地故障的行波选线研究

为了克服传统选线方法原理复杂,可靠性低,利用实小波变换处理行波信号的缺乏相位信息和平移敏感性的缺点,在对小电流接地系统发生单相接地故障后各线路电流初始行波的故障特征进行分析的基础上,通过从电流互感器二次回路提取故障电流行波信号,利用双树复小波变换得到的相位信息和幅值信息进行故障选线,原理简单,适于在线分析.通过仿真验证了此选线方法的准确性和可行性.     

析架空输电线路故障的查找

介绍了故障分类、故障特点、故障判定及故障巡视准备与要求。通过列举架空输电线路故障种类，比照架空输电线路故障发生的特点，根据调度部门给出的跳闸数据，结合线路跳闸当时的天气、保护测距、运行经验等进行故障点判定。结合运行单位故障查找经验，通过要点描述，对架空输电线路故障巡视技能及要求进行分析。     

基于故障录波信息的单端测距方法优劣分析

针对高压架空输电线路中的中短线路,对迭代法、解二次方程法、对称分量法以及解微分方程法四种单端故障测距算法原理进行了简单的阐述,并对比分析了各种算法的优缺点,同时解释了部分结果严重偏离准确值的原因,即：在电压等级高、输电线路长的情况下,传统的单端故障分析测距法精确性会下降,甚至出现错误结果.     

GPS在输电线路双端量故障测距中的应用

双端量故障测验需要同步采样 .分析了故障测距对同步时钟的要求 ,介绍了GPS的特点 ,给出了GPS在输电线路双端量故障测距中应用的初步方案     

基于自适应Morlet小波变换滚动轴承声学故障诊断的研究

基于声音信号的测试与分析是滚动轴承故障检测与诊断的一种新方法,提出了基于自适应Morlet小波变换诊断轴承声学信号故障的新方法。首先利用最小Shannon熵对Morlet小波的形状参数进行优化,找到与所测声音信号特征成份最匹配的小波,再对小波系数矩阵进行奇异值分解,通过奇异值与变化尺度的关系曲线得到最佳小波变换尺度,最后对滚动轴承故障信号进行Morlet小波变换进行故障特征提取。结果表明:该方法能有效地从强噪声背景下提取出轴承声学信号的故障。     

线路避雷器在输电线路防雷中的应用

阐述了雷击对架空线路的危害，提出了减少输电线路的雷击故障应采取的主要措施，重点论述了线路型合成绝缘氧化锌避雷器防雷的基本工作原理和使用方法。并针对宿州供电公司输电线路的实际情况，对挂网运行的避雷器进行了跟踪统计分析，对线路避雷器的防雷效果进行了综合评估。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

小波变换的齿轮泵故障分析

通过对齿轮油泵结构、性能的分析,以泵在正常运行和不同的故障状态下输出压力为信号,提出了基于小波变换的方法来提取和分离输出压力信号,并利用小波分解的方法诊断输出压力信号中包含的故障信息。以此对常用齿轮泵作仿真和试验,所呈现的压力信号三层小波分解系数均不相同,而第三层小波分解系数的差异尤其明显。因此,可利用第三层小波分解系数有效地诊断或甄别齿轮泵运行的状态和隐匿的故障,有利于掌握诊断的主动性,具有较强的实用性。     

一起220kV线路与10kV交叉跨越放电跳闸分析

随着电网越来越密集,输电线路之间的交叉跨越也越来越多,由于交叉跨越距离不足造成线路放电跳闸的机会也越来越多,本文介绍了一起220kV输电线路与10kV输电线路之间的交叉跨越放电,通过现场实际测量和理论计算分析,总结了线路跳闸的原因,并提出了应对方案。     

一种基于GA-BP的高压混合输电线路故障分类方法

针对混合输电线路发生故障时,常规的故障分类方法往往不能满足分类准确率要求的问题,提出了一种基于人工神经网络的智能故障分类识别算法。首先从发送端提取电压和电流数据,并对其进行预处理,即将原始数据通过巴特沃斯滤波器、离散傅里叶变换和序分析工具进行处理,得到三相电压、电流和零序电流,将其作为用于分类的输入数据;再采用经遗传算法优化初始权值和阈值的误差反向传播神经网络,对故障数据进行分类;最后进行仿真,并与现有算法进行对比。实验结果表明:提出的算法提高了故障分类识别的准确率,加快了神经网络训练进程,具有一定的研究意义和实用价值。     

小波包变换在股市预测中的应用研究

应用小波包变换对股市预测进行了研究,提出了股市预测的小波包方法。首先将股指时序进行小波包分解,并对分解后得到的各部分进行混沌判别,以确定其混沌特性;然后对各部分分别建立混沌模型进行预测;再将混沌模型预测的结果进行小波包重构,则得到原始时序的预测结果。对上证综指日收益率进行了单步预测和多步预测研究,效果很好。     

基于复互小波分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断研究中故障特征提取的难题,提出基于复互小波变换的相对幅度相对相位协同分析的新方法,并根据复互小波变换的特点构建了故障敏感信息提取算法。使用复互小波变换能同时提取模拟电路在不同频率和时间尺度上的故障特征,并且相对幅度和相对相位信息分别从信号"能量"和"时间延迟"两个不同角度表征模拟电路的故障信息。该方法同时使用了蒙特卡洛方法构建正常电路元器件的容差范围,仿真实验结果表明该方法可以有效地解决模拟电路中灾难型和参数型故障诊断问题。     

基于小波包和量子神经网络的逆变器故障诊断

针对三电平逆变器电路拓扑结构复杂,电路具有较强的非线性特征问题,提出一种基于小波包分析和量子神经网络的三电平逆变器开路故障诊断方法。采用三电平逆变器上、中、下桥臂电压作为测量信号,通过小波包方法对桥臂输出电压信号进行分析,获取故障信号小波节点系数;计算各节点小波能量谱特征并进行归一化处理,得到IGBT不同故障状态下的故障特征;利用故障特征训练量子神经网络,并对其进行测试以确定故障类别;通过实验平台验证了算法可行性。实验结果表明:提出的方法适用于三电平逆变器故障诊断,具有工程参考价值。     

改进的FastICA算法在地震数据去噪中的研究

为了有效去除地震数据的干扰噪声,采用FastICA算法进行降噪处理。地震数据的有效信号和噪声是非线性混合的,不满足FastICA算法使用的线性混合条件,提出了一种改进的FastICA算法进行地震数据降噪。该方法首先利用小波变换将地震数据分解到不同尺度空间上,然后设计了一种新的阈值降噪函数,并将FastICA和小波变换进行有效结合,对不同尺度空间上的噪声进行消除,通过小波重构恢复有效信号,利用仿真实验确定了新算法的分解层数为3。将改进的方法进行实际地震数据降噪处理,结果证明改进的方法能有效去除地震数据的各类干扰噪声,通过信噪比得出改进的FastICA较原始FastICA降噪效果更理想。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换是对傅立叶变换的完善和发展，提供了非常灵活的处理方法。在MATLAB平台上运用小波变换，实现了一级和二级不同扫描次数的图像压缩，并对其结果进行分析比较，验证了小波变换在图像压缩中的可行性和优越性。     

小波级数变换的一种离散小波变换算法

小波文献中，离散小波变换多由于带分解或拉普拉斯塔形分解等引出。本文从连续小波变换及小波级数变换出发，通过对采样过程的分析导出了离散小波变换的定义。离散小波变换是唯一便于Ｘ数值计算的小波变换，本文提出了一种以离散小波变换计算小波级数变换的算法，该算法较之Ｏ’Ｒｌｏｕｌ的类似算法相比，可取得更好的计算精度。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,它与傅里叶变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.在信号分析中,因为奇异点包含了比较重要的信息,因此信号的奇异性检测甚为必要.本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理,通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换.