滑窗APDFT算法在电力谐波检测中的应用

为解决传统电力谐波检测方法在电网频率偏移时,因非同采样造成增大检测误差的问题,文中根据全相位傅里叶变换的相位不变性及滑窗傅里叶变换优越的实时性的特点,提出了一种基于滑窗全相位傅里叶变换的谐波检测新算法,并给出了该算法的实现框图.利用MATLAB对算法的计算量和实时性进行了仿真分析,验证了滑窗全相位傅里叶变换的信号处理速度比全相位傅里叶变换快一倍,并具有相位不变性,在电网频率偏移时也有较高的谐波检测精度.     

动态电能计量算法研究综述

能源互联网背景下,电网表现出“双高”和“双随机”特征,致使其电压、频率随机且频繁出现波动变化,引发新的电能质量问题。动态条件下如何实现电能的准确计量,以保证其公平公正,已越来越受到关注。文章从稳态和动态两方面对现有电能计量算法进行梳理和归纳,总结点积和与快速傅里叶变换等稳态算法的原理、技术特征及对信号动态变化的不适用性;对估计基波频率类动态算法,以及短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换和S变换等时-频分析类动态算法的原理、技术特点、局限性等进行比较和分析;并重点归纳了小波变换方法的优缺点及应用前景。在此基础上,对动态电能计量算法的未来研究给出了建议。     

基于小波变换与傅里叶变换相结合的电能质量监测方法

介绍了至今为止国家标准中规定的各项电能质量指标的计算方法,提出了一种将小波变换与短时傅里叶变换相结合的方法对电能质量的暂态和稳态问题监测的方法,其中小波变换选用Mallat算法,短时傅里叶变换窗函数选用Hanning窗。利用小波变换Mallat算法对暂态电能质量问题进行实时监测,并且区分稳态扰动与暂态扰动,再对各频段进行短时傅里叶变换去分析,从而能够很好的对时域和频域进行分析。MATLAB的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性     

电能质量扰动分析中广义S变换算法的改进与实现

基于传统广义S变换的电能质量扰动分析方法计算量大,不利于信号的实时检测与分类,且存在信噪比不高时检测精度仍较低和分类正确率不高的问题。该文对传统广义S变换算法进行改进并应用于电能质量扰动分析。首先,利用快速傅里叶变换估计信号频率,缩小频域分析范围,大幅度节省计算时间;其次,用双高斯窗替代传统高斯窗,解决传统广义S变换检测扰动起止时间的幅值曲线变化缓慢的问题,并通过自适应选择双高斯窗参数,信号变换后得到的模时频矩阵信息更加可靠。最后,借助Matlab R2010b仿真平台引入新的电能质量扰动指标准确估计扰动起止时间信息和依据提取有效特征信息直接分类或借助简单的判别树识别特定扰动,提高了分类效率和正确率。通过对12种电能质量扰动信号的分析结果,验证了文中方法的有效性。     

直流充电桩快速变化的电流和电压波形模态特性分析

针对电动汽车充电桩输出电流和电压呈现出“随机性、波动性、时变性”的快速变化特性,引发电能计量较大超差问题,首先建立充电桩快速变化直流电流和电压的随机信号数学模型,及其时频域表征模型;其次,提出快速变化波形模态提取方法,提取了6类12种快速变化直流波形模态;最后,提出并构建了幅度域8个特征参量数学模型,表征影响电能计量的电流和电压特征;提取了典型特征参量数值和重要特性;该特征参量数值和特性可为制定直流电能表动态误差的测试评价试验条件提供理论依据。     

基于二进小波和二-十进制的电能质量信号检测及分类

通过对各种电能质量PO(Power Quality)信号的时频域及幅值的分析,从二进小波变换检测结果中提取出与信号时频域、幅值相关的2个特征量,并构建出二进特征矢量,进而利用简单的二-十进制转换得到的十进制数表征不同的PO信号.仿真结果表明:采用二进小波变换对电能质量信号进行检测,可以较为准确地提取信号扰动持续时间和幅值范围等特征量.用二进特征矢量表征这些特征量便于扩展以适应更多种电能质量信号的分类,同时二-十进制转换得到的十进制数与不同的电能质量信号相对应,不会产生歧义.有效结合二进小渡变换和二-十进制转换2种方法可以快速、准确地实现多种PQ信号的检测及分类.     

一种基于S变换的动态电能计量算法

现代电力系统中的电压、电流已不再是较理想的稳态正弦波,具有复杂的动态变化特征。动态条件下如何才能足够准确地计量电能,已越来越受到关注。文中从S变换的数学原理出发,提出了一种动态电能计量算法。具体将电能的直流、基波、谐波和间谐波分量分开测算,利用行业协会团体标准中的六种动态测试信号作为该算法的输入,对其在稳态和非稳态情况下的电能计量性能和误差进行了仿真测试和分析,结果验证了相比于现有的两类典型算法,所提出算法在动态条件下能够更准确地计量电能。     

基于小波和神经网络的电能质量辨识方法

本文提出一种新的基于小波和神经网络技术的电能质量辨识方法。对各种电能质量信号进行时域、频域和幅值分析,并从小波变换结果中提取与信号时域、频域和幅值量相关的几个特征量来表征不同电能质量信号。将这些特征量作为神经网络的输入可以实现电能质量的辨识。计算结果表明该方法的有效性和准确性。     

基于改进S变换的电能质量扰动信号特征提取方法

鉴于S变换时频分辨率低、计算量大,实际应用受限,该文构建改进S变换算法,提出基于改进S变换的电能质量扰动信号特征提取方法。首先计算采样信号的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)频谱,创立基于包络极值算法的特征频率保留机制与信号无关频率点的自动识别机制,剔除非特征信息;然后依据信号频率与频段分析需求,引入新的窗宽调节尺度因子构成Gauss自适应优化窗,克服传统Gauss窗主瓣较宽、频率分辨率低的局限,构建基于Gauss自适应优化窗的改进S变换;对特征频率点进行变换处理,提取特征向量,实现扰动信号的自适应检测。仿真分析和试验结果表明,本文提出的改进S变换算法提高了电能质量扰动信号的时频分析准确率,计算量小,适用于电力系统扰动信号的准确、快速检测。     

基于卷积高斯窗的电能计量研究

结合卷积高斯窗和傅里叶变换实现电能计量分析,利用高斯窗函数良好的时频分辨能力,可以准确辨识电能信号中不同的谐波分量,完成电能精确估算。实验仿真电能信号含有5阶谐波分量,对比了高斯窗函数,卷积高斯窗函数对仿真电能信号不同阶次谐波分量的频率、幅度和相位的数值估计误差,验证了卷积两次的高斯窗函数的性能最优,其对于电能信号谐波参数的估计相对误差均在0.1‰以下。     

断路器机械振动信号特征值提取方法分类性能研究

以ZW45-12型单稳态永磁机构断路器为研究对象,通过搭建数据采集平台得到断路器正常合闸状态、分闸弹簧单根脱落和机构卡涩3种不同运行状态信号数据,利用模糊C聚类分析算法比较短时傅里叶变换、小波包能量熵和希尔伯特—黄变换3种特征提取方法的性能。通过对比研究,得出采用小波包变换方法得到的时频熵向量具有最佳的类可分性能。     

基于参数优化VMD和TET的柔直线路单端故障测距方法

单端行波故障测距方法在考虑频变波速影响时需要提取故障行波时频域特征,但现有方法存在时频分辨率较低、波头识别困难和波速计算不准确的问题。为此,提出一种基于参数优化变分模态分解(variationalmode decomposition, VMD)和瞬态提取变换(transient extraction transform, TET)的单端故障定位方法。首先,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化VMD参数,提取含有故障特征的高频模态分量。然后,对该模态分量进行瞬态提取变换,通过去除短时傅里叶变换中模糊的时频能量,保留与信号瞬态特征密切相关的时频信息,得到故障行波时频域全波形。最后,在故障行波全波形中提取主频分量并标定初始波头与第二反射波头,通过计算主频分量下的波速度,结合行波定位方法实现单端故障测距。在PSCAD/EMTDC中搭建四端柔性直流电网的仿真结果表明,所提算法对过渡电阻和噪声具有较强的耐受性,即使在较低采样率下也能实现准确的故障定位。     

球形麦克风阵列时频故障信号定位算法研究

针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法。利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,使用滤波、谱减等方法进行信号、噪声区域分离,构建信号主成分区域,通过反演构造信号子空间,从而进行端点识别,延时值估计,实现声源定位。仿真结果表明,即使在加性噪声幅度远大于故障信号的2倍,也能实现准确的延时估计,延时估计误差和5 m×5 m范围的定位误差小于10%,实测也证实了该结果的正确性。     

莫尔条纹动态细分误差的傅里叶分析评估方法

为了实现对高精度光电编码器莫尔条纹动态细分误差的评估,研究了莫尔条纹动态细分误差的傅里叶分析评估方法。首先采集光电编码器精码的莫尔条纹光电信号送入计算机;然后运用线性插值、泰勒级数等方法将时间信号还原为位置信号;最后对位置信号进行傅里叶变换,计算出莫尔条纹光电信号的波形参数,实现对光电编码器动态细分误差的评估。实验结果表明:对某24位光电编码器动态细分误差进行评估,细分误差的峰值为+0.54和0.18。此方法测量速度快,测量精度高,适合在光电编码器应用现场对细分误差进行评估。     

电晕放电电磁辐射信号的双谱估计与时频分析

研究电晕放电辐射信号的时频特性,对于电气设备的故障诊断、在线监测以及辐射源定位等都有重要意义。笔者利用Hinich法和ADF法对电晕放电电磁辐射信号的高斯性、线性和平稳性进行了定量分析和检验,结果显示此类信号具有非高斯性、非线性和非平稳性。在此基础上,通过双谱估计和时频分析方法研究了电晕放电辐射信号的时频域特征,结果表明:放电辐射信号的持续时间较短,其频率主要分布在较高频段,分布范围较宽,能量主要集中在400~800 MHz范围内,与背景噪声信号的时频域特征有明显区别,有利于对信号进行特征提取和目标识别。     

结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法

针对现有方法对局部放电（partial discharge,PD）信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。     

一种实时精确估计电力谐波和间谐波参数的方法

提出一种电力谐波和间谐波参数实时高精度估计的新方法。首先利用对称窗函数的能量谱重心导出各电力谐波的频率和相位的估计算法;接着使用Parseval定理推导出精确估计电力谐波幅值的计算公式;进而分析了估计误差,估计误差仅与加权窗函数的能量分布特性有关,某次谐波的估计相对误差不大于窗函数在频域中旁瓣所占能量与总能量的比值。最后,仿真试验表明,所提方法与其他加窗快速傅里叶变换插值校正分析方法在计算耗时上有明显优势。模拟试验证明,所提方法很适合用于嵌入式系统和数字信号处理器,是一种很实用的算法。     

线性正则变换与时频滤波

线性正则变换是一种重要的时频分析工具,它是傅里叶变换、分数阶傅里叶变换的推广,是更一般形式的信号变换。Wigner分布是经典的时频分布函数,具有较好的时频聚集性能。本文从线性正则变换与Wigner时频分布的关系入手,分析了线性正则变换的时频滤波原理,并在此基础上提出了基于线性正则变换的时频滤波方法,给出了滤波器参数的详细设计。仿真实验表明,该方法是时频域信号滤波的有效手段。     

复合调制探测系统中频信号的时频重排分析

为了得到伪码调相和锯齿调频复合调制探测系统中频信号的能量时频分布,根据理论推导得到复合调制中频信号是伪随机码与锯齿调频波的差频信号相乘的结果,使用相位分析法和傅里叶变换对复合调制中频信号的锯齿调频波差频信号项进行了详细分析,得到其精确时频域表达式,结合时频重排方法并借助Matlab得到了中频信号的时频分布,继而得到伪码...