[01171932]小波尺度空间信息融合在电能质量扰动检测中的应用

基于实际电能质量扰动采样过程，经由时域信号解析实现小波尺度空间拓展；引入信息融合技术，基于统计学原理，提出小波尺度空间的信息融合方法，用于单一和跨小波尺度空间的系数分析，突出奇异点与噪声之间的区别，提高电能质量扰动奇异点检测和抑制噪声的效果；在尺度空间信息融合的基础上，提出启发式模极大值搜索的方法，实现各个尺度模极大值信息的互补。开发的软件包可以直接嵌入电能质量监测装置，实现电能质量扰动分析，也可以进行横向拓展，完成其在其他领域中，诸如机械运行故障早期诊断和预测。课题对信号检测中的小波尺度空间进行再分析是小波变换在信号检测，特别是强大噪声背景环境下的微弱信号检测中真正实现工程应用的最后一个关卡，是最具有工程应用价值的研究，也是小波变换应用于电能质量扰动检测的基础理论研究。主要包括以下内容：1、单纯提高采样频率与单一小波尺度空间信息融合技术。主要基于采样信号不同成分的小波尺度系数在统计特性上的差异，通过尺度系数的延展和相关性处理，完成单一尺度空间信息融合，从而抑制噪声，检测信号的奇异点；2、时域信号的解析和小波尺度空间的扩展。主要是将时域采集信号分解为若干个反映同一检测标的解析信号，并基于各个解析信号的小波变换，形成相同数量的小波尺度空间，从而完成小波尺度空间的横向拓展；3、跨尺度空间实现小波分解系数的信息融合技术。从统计学角度证明信号的不同成分在多个尺度空间上体现时域一致的统计特性，在此基础上，跨小波尺度空间采用统计学的信息融合技术，并辅以启发式模极大值搜索方法，实现信号的奇异点检测。