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题名谱图小波变换在谐振接地系统故障选线中的应用
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作者
覃渝文
吕思辰
吕飞鹏
朱玉勇
王少雄
廖建权
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机构
四川大学电气工程学院
阿尔伯塔大学计算机科学系
国网四川省电力公司泸州供电公司
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出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第6期208-216,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52207126)。
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文摘
谐振接地系统发生单相接地故障后,电流较弱且故障条件复杂多变,以单一故障特征量为判据的选线方法存在失效的风险。在分析了健全线路和故障线路在高、低频段的不同阻抗特性,同时揭示了路图图频率与傅里叶频率的关系后,利用改进谱图小波变换对各线路的零序电流信号进行不同频段的多尺度分解,根据故障线路与健全线路在特征频段上分解成分的幅值、极性差异,提出了一种通过正态分布概率密度函数融合2种故障指标的选线方法。仿真结果表明,所提方法在高阻接地、弧光接地等故障工况下依然能够准确选线,具有很强的可靠性。
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关键词
路图
图频率
谱图小波变换
正态分布
故障选线
故障分析
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Keywords
road map
graph frequency
spectral graph wavelet transform
normal distribution
fault line selection
fault analysis
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分类号
TM713
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于时间-顶点谱图小波变换的动态纹理分类方法
被引量：3
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作者
韩微
乔玉龙
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第6期1008-1016,共9页
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基金
国家自然科学基金(61871142)。
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文摘
动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—顶点谱图Meyer小波变换对动态纹理进行多尺度分解,再对每个子带应用边缘分布协方差模型,由此得到带内相关性的特征协方差矩阵作为动态纹理特征进行分类。由于时间—顶点图信号的表示可以有效描述动态纹理像素间的空间关系及其沿时间的变化,同时谱图小波变换继承了图表示和小波变换的优势,因此利用时间—顶点谱图小波分解与边缘分布协方差模型,可得到有效的动态纹理特征。在标准动态纹理数据集上的分类实验结果表明,本文方法具有良好的分类性能。
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关键词
图信号处理
时间—顶点谱图小波变换
动态纹理分类
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Keywords
graph signal processing
spectral time-vertex wavelet transform
dynamic texture classification
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于谱图小波阈值的机床主轴振动数字信号降噪研究
被引量：6
- 3
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作者
张新文
周苗苗
李金辉
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机构
河南交通职业技术学院汽车学院
郑州旅游职业学院机电工程学院
河南科技大学车辆与交通学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第10期164-168,183,共6页
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基金
河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划(2019GZGG035)
河南省科技攻关项目(182102210296)。
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文摘
通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪(spectral wavelet threshold denoising,SWTD)算法,再通过仿真信号与机床主轴振动信号降噪方式验证了谱图小波阈值降噪可靠性。研究结果表明:机床主轴振动信号包含的有用频率基本都处于400 Hz范围内的低频区。完成降噪后,SWTD降噪信号形成了稳定幅值,已经接近初始信号,包络谱内超过400 Hz的高频段已被消除,形成了由主轴自转频率与滚切频率构成的主体成分,观察到明显主轴自转频率特征,表明该方法相对小波阈值降噪结果具备更优性能。
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关键词
谱图小波变换
阈值
降噪
机床主轴
振动信号
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Keywords
spectral wavelet transform
threshold value
noise reduction
machine tool spindle
vibration signal
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断
被引量：1
- 4
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作者
梁伟龙
马萍
王小荣
张宏立
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机构
新疆大学电气工程学院
新疆大学工程训练中心
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期117-122,281,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51967019,52065064)
新疆维吾尔自治区天山青年计划资助项目(2020Q066)。
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文摘
针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断。
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关键词
故障诊断
路图
滚动轴承
谱图小波变换
自适应阈值降噪
自相关函数
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Keywords
fault diagnosis
path graph
rolling bearing
spectral graph wavelet transform
adaptive threshold denoising
auto-correlation function
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合
被引量：3
- 5
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作者
田立凡
杨莘
梁佳明
吴谨
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期676-685,共10页
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基金
中国国家自然科学基金(61702384)
武汉科技大学(2017xz008)。
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文摘
由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。
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关键词
图像融合
谱图小波变换
多显著性
加权最小二乘优化
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Keywords
image fusion
spectral graph wavelet transform
multi saliency
WLS
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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