摘要
本发明公开了基于小波阈值修正降噪的高压电力开关故障诊断方法。利用传感器采集高压电力开关的电压信号,并进行同步采样;采用小波阈值修正降噪方法对采集信号进行降噪处理,通过多尺度分解计算小波细节系数,并基于峰和比自适应修正阈值,优化噪声去除效果;接着,对降噪后的信号进行归一化处理,并将其映射至极坐标系,构建包含夹角余弦值与幅度信息的二维格拉姆角场,实现信号的时序‑空间转换;最终,生成高压电力开关电压信号的二维图像数据,为后续状态评估、故障检测提供特征输入。本发明结合小波变换和二维特征映射,能够有效降低噪声干扰,提高信号的可分辨性和信息保留能力,适用于电力系统状态监测及智能诊断。
技术关键词
高压电力开关
故障诊断方法
二维图像数据
夹角余弦
信号
小波阈值
降噪方法
电力系统状态监测
坐标系
监测开关动作
卷积神经网络训练
同步采样技术
构建卷积神经网络
电压传感器
序列
霍尔传感器
元素
卷积神经网络模型
位移传感器
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