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小波变换在现代信号处理方面应用很广泛。同傅里叶变换相比,在信号处理方面更有优势。
它包括:数学领域的许多学科;信号分析、图象处理;量子力学、理论物理;军事电子对抗与武器的智能化;计算机分类与识别;音乐与语言的人工合成;医学成像与诊断;地震勘探数据处理;大型机械的故障诊断等方面;例如,在数学方面,它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断,去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间,提高分辨率等。
(1)小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图象的特征不变,且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多,比较成功的有小波包最好基方法,小波域纹理模型方法,小波变换零树压缩,小波变换向量压缩等。
(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
(3)在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
如何使用电缆故障检测系统?
可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主,其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前,在振动信号的分析处理方面,除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外,近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布、Hilbert-Huang变换和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展,且己有成功的应用实例,作为人工智能的一个重要分支,人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。
2.1电缆故障测距的方法
①实时专家系统
专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此,专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。
②利用因果网对电力系统故障定位。
因果网络中有4类节点状态、征兆、假设、起始原因。状态节点是表达领域中某部分或某功能的状态,如断路器跳闸;征兆节点是表达状态节点的征兆,如断路器跳闸的征兆是保护动作:假设节点是表达研究系统的诊断假设,如发生线路故障的假设;起始原因节点是表达引起故障的最初原因。各类节点之间可形成对应的基本关系。
③小波变换应用在电缆故障测距中
小波分析是几个学科共同发展的结晶,这几个学科是数学、信号处理以及计算机视觉。小波分析在数学上是用小波的原型函数来实现的,其中原型函数可以看成是带通滤波器,因此小波分析也可以通过滤波器来实现,其关键是寻求具有恒定相对带宽的滤波器组,而这正是信号处理中滤波器组理论的核心内容。
2.2电缆故障定点的新方法
①人工神经网络
人工神经网络(ANN)是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元,经可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出最后结果。
②GPS(全球定位系统)行波故障定位
传统的高压输电线路故障定位主要基于阻抗算法,这种算法对于高阻接地、多端电源线路、直流输电线路等情况存在明显的不适应,通常在实用中其故障定位精度<3%~5%,这对于长线路(>100km)难以满足寻线要求。
③分布式光纤温度传感器(FODT)
光纤传感的基本原理是,当光在光纤中传输时,光的特性(如振幅,相位,偏振态等)将随检测对象的变化而变化。
因此,光从光纤中射出时,光的特性己得到了调制。通过对调制光的检测,便能感知外界的信息。
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