Hvordan Wavelets Forbedrer Transformerfejl诊断未完成，根据要求，我将翻译为丹麦语而不改变原文格式： Hvordan Wavelets Forbedrer Transformerfejldiagnostik?
Under drift kan transformatorer generere magnetiseringsstrøm på grund af forskellige faktorer. Disse strømme påvirker ikke kun den normale drift af transformatorerne, men kan også kompromittere stabiliteten i kraftsystemet. Derfor er det afgørende at kunne identificere transformerens magnetiseringsstrøm præcist for effektivt at undertrykke denne.
Lad os nu undersøge, hvordan bølgeletteori anvendes i analyse af transformerens magnetiseringsstrøm. Bølgeletanalyse er en metode, der giver lokalisation både i tids- og frekvensdomænet, hvilket gør den meget effektiv til behandling af ikke-stationære signaler. Den fundamentale idé bag bølgelettransformering er at dekomponere et signal til bølgeletkomponenter på forskellige frekvens- og tidsniveauer, som derefter analyseres og behandles.
Transformerens magnetiseringsstrøm er et midlertidigt højstrømsfænomen, forårsaget af pludselige ændringer i spænding eller strøm. Dens karakteristika omfatter hovedsageligt ikke-linearitet, ikke-stationaritet, periodiskhed og tilfældighed. Disse egenskaber gør, at traditionelle strømanalysemetoder står over for betydelige udfordringer, når de skal håndtere transformerens magnetiseringsstrøm. I sammenligning hermed tilbyder bølgeleteorien fire vigtige fordele i analysen af inrushstrøm:
Signalrensning: Da magnetiseringsstrømsignalene indeholder betydelig støj, er rensning nødvendig. Bølgeletanalyse muliggør flerskaladekomposition af signalet, efterfulgt af trinvis proces for bølgeletkoefficienter på hvert niveau, hvilket effektivt fjerner støj.
Signalsrekonstruktion: Bølgeletanalyse renser ikke bare signaler, men muliggør også signalsrekonstruktion. Ved at vælge passende bølgeletgrundfunktion og trinvis proces, kan man effektivt bevare de primære signalfeatures, mens støj fjernes.
Featureekstraktion: Bølgeletanalyse kan effektivt ekstrahere features af magnetiseringsstrøm. Ved at anvende bølgelettransformering, kan energifordelingen af signalet på forskellige frekvens- og tidsniveauer opnås, hvilket gør det muligt at identificere vigtige signalfeatures.
Fejlfindelse: Ved at sammenligne inrushstrømsignaler under normale og fejltilstande, kan forskelle identificeres, hvilket gør det muligt at foretage fejlfindelse. Bølgeletanalyse fremhæver disse forskelle effektivt, hvilket øger præcisionen af fejldetektion.
Bølgeleteori giver et kraftfuldt værktøj til analyse af transformerens magnetiseringsstrøm. Gennem bølgeletanalyse kan opgaver som signalrensning, rekonstruktion, featureekstraktion og fejlfindelse af inrushstrøm opnås, hvilket bidrager til at forbedre driftssikkerheden af transformatorer og stabiliteten af kraftsystemer.
