基于小波变换的电力故障分析

提出一种基于小波分析和傅立叶变换仿真新方法,用小波算法判断信号突变点中的可疑故障点,再用傅氏算法计算可疑故障点处计算信号有效值,根据有效值是否超过阈值来确定真正的故障点。

基于小波变换的新方法在电力保护系统中的应用

提出了一种基于小波分析和离散傅立叶变换控制算法的新方法,先用小波算法判断出信号突变点中的可疑故障点,再采用傅氏算法在可疑故障点处开始计算信号的有效值,根据有效值是否超过阈值,来确定真正的故障点。

移动核心网故障数据二重联合线性判别模型与应用

主要研究移动核心网BSC的TRAU数据分布规律及可疑故障识别方法.由于BSC的最大承载量是未知的,因此本文定义了一类TRAU数据突增故障现象,并在此基础上定义了可疑故障点、异常点和广义异常点.提出并建立了移动核心网故障数据二重联合线性判别模型和三类模式判别准则,用来对移动核心网TRAU数据进行三类模式("正常"、"异常"、"可疑故障")识别.实例分析表明,本文所建立的移动核心网故障数据二重联合线性判别模型,当用来对TRAU数据进行三类模式判别时,对原数据样本的回判和新数据样本的识别准确率都达到百分之百,因此能有效识别TRAU数据中的可疑故障点.