摘要：机组启动后的轻微、短暂碰磨故障只在机械运动件和静止件碰磨的瞬间出现一段故障信息,一般方法很难精确定位故障发生的准确时间区间。利用小波去噪与小波奇异性检测相结合的方法,对机组动静件碰磨故障信号进行诊断,通过对仿真信号和实测信号详细分析,精确定位了短暂碰磨故障发生的时间区间。该方法对于识别轻微、短暂碰磨故障发生的原因、故障信息特征、类型及故障的严重程度等有重要的应用价值。

摘要：本文对基于小波阈值的信号降噪进行研究,重点讨论了阈值函数设计。传统的硬阈值函数法处理信号时,降噪后的结果有较大方差,软阈值函数法降噪后的结果相对平滑,但软阈值函数法降噪的同时削弱了小波系数的幅度,降噪结果会出现较大的偏差。基于此,本文提出了两种改进的阈值函数,用该两种函数对小波系数进行处理,降噪效果较为明显,信噪比得到较大的提高。

摘要：针对传统信号奇异性检测方法的局限性,提出了利用小波变换来检测信号奇异点的准确位置的设计方案.在Altera公司的FPGA芯片EP2C8Q208平台上,采用小波db8实现信号奇异性的检测.实验结果表明,此系统在信号奇异性检测方面相对于傅里叶分析提高了奇异点检测的准确度和效率.

摘要：分析了现有的指纹图像奇异性检测方法中存在的问题,提出了新方法。将指纹的方向图转换为类似灰度纹理,用所提出的改进的新纹理特征检测奇异性。实验表明新方法检测奇异性的正确率为90.2％。

摘要：依据低速率拒绝服务LDoS(low-rate denial of service)攻击期间受害端网络流量严重下降且网络流量波动性较强的特征,提出一种基于网络流量奇异性特征的LDoS攻击检测算法。采用高斯小波卷积计算信号奇异点,以时间窗口信号的均值和标准差为检测依据,实现LDoS攻击检测。NS-2仿真结果表明,该方法能有效检测LDoS攻击,检测成功率达90.6%。

摘要：针对当前自动化多电平变换器过于依赖控制系数,对异常电力信号的跟踪与控制能力较差的问题,现设计电力电子混合式隔离型的自动化多电平变换器。选择SKM100GB12T4型号作为功率器件的IGBT模块,并对驱动电路以及信号采样调理电路展开优化。使用小波变换技术,设计短路电流快速检测模块。对变换器的相关参数进行设定,构建电流缓冲混合式隔离保护模块。融合软硬件优化结果,至此,新型自动化多电平变换器设计完成。构建应用测试环节,经仿真测试以及背对背测试可知,新型多电平变换器的控制能力与异常信号跟踪能力得到提升,在日后可将此器件应用到实际电力系统中。

摘要：针对综采放顶煤开采过程中的放煤阶段,煤和矸石下落撞击刮板运输机产生的振动信号差异,采用小波变换研究振动信号的奇异性特征。根据信号奇异性特征,提出Fisher判别规则,用于识别放煤过程中煤或是矸石下落。将算法移植于硬件设备中,实验结果表明,该算法识别率高,抗干扰能力强,能够实时判断出下落物是煤还是矸石,可以实现动态的煤矸自动识别。该方法用于放煤工作面,可以即时做出对液压支架状态(支起或放下)的控制,代替现有人工识别操作方法,提高了放煤效率和回采率。

摘要：提出了一种小电流接地故障智能选线方案。该智能选线方案根据系统运行不同的工况选择各自最为适用的选线方法(包括零序电流比幅比相法、应用小波检测故障突变特性方法、基于小波包分析的瞬时极性比较方法),扬长避短,从而达到最佳的选线目的。该方案不受运行方式等各种因素的影响,对干扰的容忍能力也很强。硬件装置采用APC I5467数据采集板,RTDS试验对该装置以及算法进行的验证表明,智能选线方案的选线准确率高,同时硬件也相当可靠。

摘要：结构优化设计中 ,常遇到具有奇异性的结构优化问题 ,利用小波分析在奇异性检测中的优越性 ,将其引入到结构优化计算中。本文分别讨论了小波分析处理低维和高维结构优化问题 ,并给出相应的算法及计算步骤。最后 ,给出较为典型的算例。通过算例表明 ,小波分析方法可解决具有奇异性的结构优化问题 。

摘要：针对大规模电力系统实时性电压扰动识别的需求,文中研究了面向数据监测的动态电压扰动识别技术。通过设计电压扰动识别系统模型,实现了电压数据采集与扰动识别系统的一体化设计。另外,经过数据监测算法模型的构建,可以实现电压数据采集到扰动识别的流程转化,从而对电压扰动进行实时的监测。为了更优的识别不同类型的电压扰动,文中提出了基于信息熵奇异性检测的动态电压扰动识别技术,可以利用信息熵识别多类型、多数量的电压扰动。通过系统仿真分析,验证了文中所提算法对于不同类型的电压扰动均有较好的适用性,且对不同条件下的电压扰动具有一定的鲁棒性。