小波能量熵：电力故障信号的新型检测与定位策略

本文主要探讨了基于小波能量熵的故障信号诊断方法，针对电力系统中常见的非平稳、突变的故障信号特性。在处理这类信号时，首先，采用消噪阈值法对故障信号进行预处理，以减少噪声干扰，提高信号的清晰度。小波变换是一种强大的信号分析工具，它能够有效地捕捉信号在不同尺度下的局部细节和频率成分，这对于故障信号中的特征提取至关重要。 小波变换在本研究中被用来分解信号，提取出其在时频域的特征。通过对故障信号进行小波变换，可以观察到信号在不同时间尺度上的能量分布变化，从而揭示出信号的频率成分随时间的动态特性。这种特性对于识别故障的发生及其严重程度非常有价值。 为了进一步增强信号特征的表达能力，文章将小波变换的结果与Shannon信息熵相结合。Shannon信息熵是衡量信号不确定性和复杂性的量，它可以量化信号的信息含量。通过计算小波系数的熵，可以反映出信号突变点附近的能量分布不均匀性，这在一定程度上指示了故障信号的特殊行为。 结合小波能量熵，研究人员能够有效地检测故障信号中的突变点，这些突变点往往与故障的发生密切相关。论文指出，小波能量熵随时间的变化规律可以提供有关电流或电压在时域能量分布的动态信息，同时也能反映信号的频率变化，这些特征可以作为分类和故障定位的重要依据。 通过仿真分析，研究结果证实了这种方法的有效性，表明小波能量熵能够作为一种新颖的故障检测和定位手段。然而，具体应用到三相感应电动机的故障案例中，例如三相短路情况，可以更直观地看到，短路故障会导致电机绕组温度上升、绝缘性能下降，甚至可能造成严重损坏，因此对这类故障的快速诊断和预防至关重要。 论文还引用了一些相关研究，如刘豪关于三相感应电动机定子绕组接地故障的分析，以及丁宝华和蓝娟关于异步电动机故障检测的研究，这些都为小波能量熵在电力故障诊断领域的应用提供了理论支持和实践经验。 这篇论文提出了一种创新的故障信号诊断策略，通过小波能量熵分析，提高了故障检测的准确性和灵敏度，对于保障电力系统的稳定运行具有实际意义。作者王辉教授作为主要贡献者，其在电力电子技术应用、电力传动及电力系统稳定性分析方面的专业知识为研究提供了坚实基础。