新世紀(jì)以來(lái),以電力電子元件為代表的非線性負(fù)荷的使用量急劇增長(zhǎng),給人們生產(chǎn)生活帶來(lái)便利的同時(shí),也向電網(wǎng)注入了大量諧波。為降低諧波帶來(lái)的影響,研究諧波信號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別是所有工作的基礎(chǔ)。針對(duì)傳統(tǒng)Prony算法對(duì)于噪聲敏感、且難以估計(jì)出信號(hào)成分的缺點(diǎn),本文提出了一種聯(lián)合經(jīng)驗(yàn)小波變換（EWT）的Prony諧波檢測(cè)辨識(shí)算法。本文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:分析了傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法在諧波信號(hào)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)與局限性,比較經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和經(jīng)驗(yàn)小波變換這兩種算法的信號(hào)分解原理,驗(yàn)證了經(jīng)驗(yàn)小波變換的抗模態(tài)混疊特性。結(jié)合經(jīng)驗(yàn)小波變換和Prony算法各自的特點(diǎn),將他們同時(shí)應(yīng)用在諧波信號(hào)的檢測(cè)識(shí)別中,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的改進(jìn)Prony算法。該算法首先對(duì)于帶噪諧波信號(hào),利用EWT算法對(duì)其進(jìn)行分解,得出一系列信號(hào)分量,從中篩選出噪聲分量并去除該噪聲分量信號(hào),然后對(duì)其他信號(hào)成分分量信號(hào)實(shí)施軟閾值小波降噪處理實(shí)現(xiàn)諧波信號(hào)的降噪增強(qiáng),并得出準(zhǔn)確的信號(hào)成分?jǐn)?shù)量,利用成分?jǐn)?shù)量確定Prony算法的維數(shù)范圍,再對(duì)降噪后的諧波信號(hào)進(jìn)行振動(dòng)模式的各項(xiàng)參數(shù)辨識(shí)。設(shè)定復(fù)合信號(hào),分別利用EMD算法與EWT算法對(duì)復(fù)合信號(hào)進(jìn)行成分分析。仿真結(jié)果指... 

【文章來(lái)源】：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

周期性交流信號(hào)

電流電壓發(fā)生畸變，不但降低了系統(tǒng)的電能質(zhì)量，嚴(yán)重時(shí)甚至危害系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性，造成重大的安全事故。因此，進(jìn)行電力系統(tǒng)諧波的相關(guān)研究，不但是提高電能質(zhì)量的要求，更是保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)，具有重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)意義。本章從諧波分析的理論基礎(chǔ)出發(fā)，詳細(xì)闡述了諧波產(chǎn)生、危害以及傳統(tǒng)諧波檢測(cè)方法等方面，同時(shí)側(cè)重分析了傅里葉變換和小波變換在諧波信號(hào)分析中的優(yōu)勢(shì)和不足。2.1 電力系統(tǒng)諧波概述對(duì)周期性交流量進(jìn)行傅里葉分級(jí)，所得各分量中與電網(wǎng)頻率相同的部分稱(chēng)為基波除基波分量外，剩下的一部分頻率大于基波的分量，稱(chēng)為諧波。分?jǐn)?shù)諧波（fraction-harmonics）是頻率非基波頻率整數(shù)倍的諧波分量，可分為間諧波（interharmonics）和次諧波（sub-harmonics）。間諧波是介于工頻諧波之間的頻譜分量，次諧波是頻率低于基波頻率的頻譜分量。因此，廣義上電網(wǎng)的有效分量?jī)H有 50Hz 工頻，任何與工頻分量不同的成分都可以稱(chēng)為諧波。

圖 2-3 三相六脈沖整流原理Figure 2-3 Principle of three phase six pulse rectification諧波源主要是電力變壓器，當(dāng)變壓器鐵芯未飽和，磁化略不計(jì)；當(dāng)變壓器鐵芯飽和，磁化曲線非線性時(shí)，其為奇次諧波，且主要以三次諧波為主。變壓器產(chǎn)生諧度等因素影響。一般隨著鐵芯的飽和度增高，變壓器波源主要是非線性負(fù)荷，如變頻整流裝置，熒光燈、電器等。此外，用電設(shè)備的產(chǎn)生的諧波同設(shè)備的工作產(chǎn)生諧波，而可飽和設(shè)備具有非線性特征，在未飽和爐二次加加礦抽抽加造渣

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3219666