导读:本文包含了小波能量熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统,小电流接地系统,5次谐波,故障选线
小波能量熵论文文献综述
王亚星,钟滨[1]（2019）在《5次谐波全频带小波能量熵故障选线》一文中研究指出为了解决小电流单相接地故障的故障线路可靠识别准确率较低的问题,本文提出基于5次谐波全频带小波能量相对熵进行故障选线的方法。根据各条线路5次谐波暂态电流小波能量分布的差异,对故障后5次谐波电流的一个周波数据进行小波分解并重构,利用重构系数计算各条线路相对于其他线路在各频带下小波能量权重系数,构建出小波能量相对熵矩阵。然后通过比较各条线路的综合小波能量相对熵的大小选出故障线路。仿真结果表明,本文所述的方法在各种情况下均能实现准确可靠选线。(本文来源于《河南科技》期刊2019年28期）
孙远,杨峰,郑晶,张浩,徐茂轩[2]（2019）在《基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪》一文中研究指出微震监测技术被广泛应用于矿业工程、石油天然气开采、安全监测等领域。针对微震监测采集到的微震信号存在随机噪声的问题,本文提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和小波能量熵(wavelet energy entropy,WEE)结合改进阈值函数的降噪算法。对原始信号进行VMD分解,将得到的各模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行多尺度小波分解,用小波能量熵表征各尺度信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数计算各尺度层的阈值,通过改进阈值函数进行降噪处理后得到新的IMF,重构微震信号。对仿真信号和实测信号进行降噪处理,结果表明,该算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、VMD结合小波硬阈值和软阈值降噪方法,提高了微震信号的信噪比。(本文来源于《矿业科学学报》期刊2019年06期）
王亚星[3]（2019）在《瞬时零序功率全频带小波能量熵故障选线》一文中研究指出针对传统的故障选线方法缺陷,本文提出了基于瞬时零序功率的全频带小波能量相对熵小电流接地系统故障选线方法。首先,利用小波变换方法对故障后各出线的瞬时零序功率的采样数据进行多尺度小波分解;然后,对各尺度小波系数进行单支重构,构造出各条出线的全频带小波能量相对熵矩阵,并计算综合小波能量熵;最后,依据矩阵中各条出线的综合小波能量熵的大小进行故障选线。仿真结果表明,该故障选线方法具有很强的适应性,可以在各种情况下使选线正确率达到100%。(本文来源于《河南科技》期刊2019年26期）
梁冠豪,罗庆生[4]（2019）在《应用小波能量熵的人体活动时序自动标记方法》一文中研究指出在基于可穿戴传感器的人体活动识别研究中采用的传统人工标记原始数据的方法步骤繁琐、效率低下,在一定程度上制约了相关研究的深入开展.为此,特提出一种基于小波能量熵的人体活动时间序列自动标记方法.该方法采用分布于人体躯干9处主要部位的多惯性测量单元同步采集17种人体活动加速度与角速度数据,通过滑窗对人体前腰部合加速度数据分段并使用多分辨率分析计算滑窗内小波能量熵,然后利用采集序列的时间约束选择初步分割阈值,对滑窗小波能量熵随时间变化曲线进行自动分割,并最终实现对6位受试人体活动时序数据的自动标记.结果表明,该方法的标记平均准确率为95.82%,总耗时约18.6 min,比人工标记平均耗时76.75 min减少75.76%,标记效率显着改善.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年02期）
刘春生,袁昊,张艳军,齐立涛[5]（2018）在《不同楔面角度碟盘刀具切削煤岩的载荷与小波能量熵》一文中研究指出为研究碟盘刀具破碎煤岩的载荷特性和破碎效果,利用ABAQUS有限元软件模拟有齿与无齿碟盘刀具在不同楔面角度和切削厚度情况下破碎煤岩。采用统计方法和小波能量熵分析碟盘刀具复合破碎煤岩的载荷谱特征及破碎能耗。结果表明:碟盘楔面角度不变,碟盘刀具的径向、轴向载荷随切削厚度的增加呈线性增大;切削厚度不变,随碟盘楔面角度的增大,径向载荷逐渐增大而轴向载荷逐渐减小;切削厚度较小时,无齿碟盘与有齿的小波能量熵差比大;切削厚度较大时,无齿碟盘与有齿的小波能量熵差比较小,即切削厚度越小碟盘齿及齿的大小对煤岩破碎性能影响越显着。当切削厚度为22 mm、楔面角度为35°~55°时,无齿碟盘径向与轴向矢量迭加载荷均值及其小波能量熵比有齿碟盘的分别大6. 0%和43. 5%。该研究可以为碟盘刀具的设计与性能研究奠定基础。(本文来源于《黑龙江科技大学学报》期刊2018年05期）
胡加伟,王增平,蓝益军,郝唯文,张亚刚[6]（2019）在《基于小波能量熵的超高压交流线路暂态保护研究》一文中研究指出基于故障暂态量分布特征的线路保护不受系统运行方式、工频振荡等影响,对故障的判别更加快速、准确。线路发生区外故障时,高频成分在经过线路边界时发生明显的透反射效应,造成能量上的损耗,故障电流中高频含量低;而区内故障则不存在这个现象,故障电流中高频含量高。基于线路故障时产生的宽带高频暂态电流分量,利用D2小波能量谱实现故障的快速检测,并构造了小波能量熵量化描述高频暂态电流成分的能量分布,实现区内、外故障的判别。在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型,结果表明:该算法能很好地进行线路故障的快速检测及区内、外故障的判别,受故障类型、故障位置等因素的影响小。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
战家旺,闫宇智,张飞,姚京川[7]（2018）在《基于小波能量熵的铁路简支钢桁梁桥损伤预警方法》一文中研究指出以铁路简支钢桁梁桥为研究对象,将列车荷载简化为移动荷载列,对移动荷载作用下的结构响应进行离散小波变换,计算各层小波能量。利用小波能量熵对信号突变的敏感性,提出一种基于小波能量熵的桥梁损伤预警方法,并应用该方法对某下承式钢桁梁桥各种类型损伤预警工况进行分析,研究损伤程度、损伤位置和测点位置对预警效果的影响规律。结果表明:所提方法可对钢桁梁桥不同位置和程度损伤的出现时刻进行准确预警,具有较强的鲁棒性,且可较为完善地解决边界效应问题;损伤预警效果与损伤程度呈正相关,测点位置与损伤位置距离越近,损伤预警效果越明显。(本文来源于《中国铁道科学》期刊2018年03期）
李乐,王玉英,李小霞[8]（2017）在《一种改进的小波能量熵语音端点检测算法》一文中研究指出语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,在低信噪比下,端点检测的准确度和鲁棒性较低。为此,提出一种小波能量熵与基音周期相结合的混合端点检测算法。该算法通过分析语音信号的小波能量和小波能量熵,构造不同语者的小波能量熵端点检测参数,针对不同语者的发音特性运用小波能量熵和基音周期检测语音端点。实验结果表明,在不同噪声背景下,当信噪比为5 dB时,该算法的端点检测平均准确率达到84.375%,相对于小波能量和小波能量熵算法均有明显提高。(本文来源于《计算机工程》期刊2017年05期）
杨正理,孙书芳[9]（2016）在《基于小波能量熵的光纤周界安防系统信号识别》一文中研究指出针对分布式光纤周界安防系统易受外界各种干扰导致误报率高的问题,本文根据不同干扰源引起的系统输出信号在时频分布上的差异,基于小波分析方法建立小波能量熵(WEG)测度将这种差异表现为信号分解尺度上能量分布的差异进行定量描述,实现对系统输出信号进行特征提取和分类,可以有效区分外界轻微扰动、风雨等环境因素与蓄意入侵所引起的信号之间的差别,提高系统的准确性和实时性。实验结果表明:本文方法可以有效排除非人为入侵的干扰,正确识别率高于93%,实验较低的误报率。(本文来源于《光电子·激光》期刊2016年12期）
赵建华,袁静,周郁,魏颖[10]（2016）在《归一化小波能量熵的弹上伺服机构传动链动态可靠性评估》一文中研究指出针对伺服机构关键传动链对开展基于归一化小波能量熵的动态可靠性评估方法研究,摆脱传统可靠性评估方法的大样本局限。借助标准化冗余第二代小波包变换对所采集的振动信号进行精细化分解与状态特征定量提取,由此获得各频带相对能量分布来表征传动链运行状态,然后采用归一化小波能量熵描述传动链状态的平稳性与系统确定性程度。工程实例表明了该方法的有效性,并准确评估了机构传动链的可靠性。(本文来源于《制导与引信》期刊2016年03期）
小波能量熵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
微震监测技术被广泛应用于矿业工程、石油天然气开采、安全监测等领域。针对微震监测采集到的微震信号存在随机噪声的问题,本文提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和小波能量熵(wavelet energy entropy,WEE)结合改进阈值函数的降噪算法。对原始信号进行VMD分解,将得到的各模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行多尺度小波分解,用小波能量熵表征各尺度信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数计算各尺度层的阈值,通过改进阈值函数进行降噪处理后得到新的IMF,重构微震信号。对仿真信号和实测信号进行降噪处理,结果表明,该算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、VMD结合小波硬阈值和软阈值降噪方法,提高了微震信号的信噪比。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波能量熵论文参考文献
[1].王亚星,钟滨.5次谐波全频带小波能量熵故障选线[J].河南科技.2019
[2].孙远,杨峰,郑晶,张浩,徐茂轩.基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪[J].矿业科学学报.2019
[3].王亚星.瞬时零序功率全频带小波能量熵故障选线[J].河南科技.2019
[4].梁冠豪,罗庆生.应用小波能量熵的人体活动时序自动标记方法[J].北京理工大学学报.2019
[5].刘春生,袁昊,张艳军,齐立涛.不同楔面角度碟盘刀具切削煤岩的载荷与小波能量熵[J].黑龙江科技大学学报.2018
[6].胡加伟,王增平,蓝益军,郝唯文,张亚刚.基于小波能量熵的超高压交流线路暂态保护研究[J].华北电力大学学报(自然科学版).2019
[7].战家旺,闫宇智,张飞,姚京川.基于小波能量熵的铁路简支钢桁梁桥损伤预警方法[J].中国铁道科学.2018
[8].李乐,王玉英,李小霞.一种改进的小波能量熵语音端点检测算法[J].计算机工程.2017
[9].杨正理,孙书芳.基于小波能量熵的光纤周界安防系统信号识别[J].光电子·激光.2016
[10].赵建华,袁静,周郁,魏颖.归一化小波能量熵的弹上伺服机构传动链动态可靠性评估[J].制导与引信.2016