变压器油中溶解气体光声信号检测的干扰抑制方法

光声光谱气体检测技术能很好地应用于变压器油中溶解气体的在线监测,为了提高其检测信噪比,笔者针对光声信号检测的强噪声环境,结合小波阈值去噪和混沌检测来抑制检测过程中的强噪声干扰,配合使用LabVIEW和Simulink构建信号检测系统提取微弱光声信号。实验结果表明该方法对被强噪声覆盖的微弱周期信号非常敏感,能有效地抑制强噪声干扰。     

强噪声中弱信号检测的混沌方法及超声系统的实现

本文对混沌振子Duffing方程进行了研究,推导出系统发生间歇混沌现象的频差条件.结合该振子阵列的间歇混沌现象锁定强噪声背景下微弱信号频率,从而可以确定有用信号幅值和相位,并给出超声信号检测系统的实现方法和实验结果分析.     

基于混沌振子周期区域的微弱信号检测方法

混沌振子微弱信号检测方法中存在着输出信号时域判别的抗干扰性差、宽频率范围信号检测系统复杂等问题。本文利用混沌振子对噪声处理的优势,提出一种新的强噪声背景中微弱周期信号检测方法。通过提取周期1外轨区域的Poincaré截面,得到一种频率为振子周期策动力与待检测信号频率差的周期信号,而该周期信号对噪声具有很强的抑制。应用所提方法对一个频率段的正弦信号进行检测,实现了低于-110dB信噪比条件下高斯白噪声背景中正弦信号检测。     

基于Duffing振子信号检测的故障电弧短路监测系统

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能.基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的电弧短路监测方法.在电弧没有发生短路之前有比较微弱弧声信号,完全湮没在强的背景噪声中,将含有噪声的信号作为周期策动力加入混沌检测中后,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧声音产生,弧声作为整个电弧短路监测系统预判和预警.弧声信号和发生电弧短路时的弧光、电流信号同时产生时,则发生电弧短路,监测系统发出报警信号.通过实验验证,证明该系统监测电弧短路具有很高的准确性和快速性.     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

基于改进型Duffing振子模型的变压器局部放电信号检测方法

针对现有Duffing振子在微弱信号检测方面存在的局限性,提出了一种基于改进型Duffing振子的微弱脉冲信号检测的新方法。考虑到变压器局部放电信号的检测涉及到广谱信号的检测问题,而且改进型Duffing振子的临界混沌幅值不会随振子的激励频率和采样频率的改变而发生明显变化,因而有效避免了现有Duffing振子只能检测低频信号的局限性。仿真结果表明,在强噪声背景下,基于改进型Duffing振子的变压器局部放电微弱脉冲信号的检测方法不仅具有良好的噪声免疫特性,而且具有高精度的检测结果,在变压器局部放电信号检测领域中具有重要的应用价值。     

Duffing振子信号探测在故障电弧短路保护中的应用

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号，将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动，利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能。基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的故障电弧监测方法。在电弧没有发生燃弧之前有比较微弱的弧声信号，完全湮没在强背景噪声中，将含有噪声的弧声信号作为周期策动力加入混沌检测系统中，如果混沌检测系统处于间歇混沌状态，证明有电弧弧声产生，则故障电弧监测系统发出预警信号。实验表明，发生燃弧的瞬间，弧光、短路电流、弧声的幅值都有明显的跃变，以这3个电弧表征信息为判据，设定合适的幅值阈值，建立报警系统。实验结果表明该监测系统能实现对故障电弧的预警和报警功能。     

谐波小波包在接收机中的应用研究

在强噪声环境中检测出微弱信号的能力是接收机重要性能指标之一.为了提高接收机在强噪声环境中检测微弱信号的能力,将小波去噪算法和谐波小波滤波算法应用到接收机的数字处理部分,并使用MATLAB软件做了相应的仿真.仿真结果表明,在-30 dB的信噪比下,小波去噪算法效果不理想,谐波小波滤波算法取得较好的效果,能够在强噪声环境中...     

基于混沌理论的电力系统谐波检测

在分析了间歇混沌模型-Duffing振子的混沌特性基础上,研究了电力系统谐波的混沌检测原理与方法,基于Matlab/Simulink软件平台,建立了仿真模型,给出了在强噪声下电力系统谐波检测的仿真结果。仿真结果表明,Duffing振子对于与参考信号频差较小的周期信号较为敏感,对频差较大的周期干扰信号具有较强的免疫力,应用于实际电力系统谐波的该振子检测精度高,抗噪性强。     

一种新的基于小波变换和混沌理论的触电信号检测方法

提出一种集小波多分辨分析和李雅普诺夫指数于一体的触电电流混沌检测新方法。该方法对触电前后的总泄漏电流进行消噪和滤波,根据混沌系统从混沌状态到大尺度周期状态的分岔行为具有对小信号敏感性和对噪声免疫性的特性,将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动判别触电前后混沌系统的临界状态,从而计算出其中包含的触电电流分量。仿真结果表明,该方法能够从包含强噪信号的总泄漏电流中检测出微弱的触电电流信号,对于开发新一代剩余电流保护装置具有一定的参考价值。     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。     

基于改进阈值去噪的谐波检测

为保证电力系统的安全运行,必须要对谐波进行准确的检测和分析。电力系统中的信号不仅由基波和各次谐波组成,还包含大量的噪声,噪声的存在严重影响电力系统谐波检测的精确性。针对传统的软阈值和硬阈值去噪方法的不足,提出了一种基于sym8小波的改进阈值去噪方法。首先用sym8小波对信号5层分解,然后对第一层、第二层小波系数去噪优化,最后基于优化后的各层系数对信号进行重构和谐波检测。在Matlab平台下对比软、硬阈值和改进阈值的去噪效果,表明改进阈值去噪方法效果更好,并用该方法去噪后检测谐波的准确性明显提高。     

Duffing振子信号检测方法用于配电网单相故障接地保护

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号，将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动，利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能。基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的单相接地故障选线方法。故障后故障线路和非故障线路零序电流将使Duffing振子系统分别处于大周期或混沌状态，据此可以选出故障线路，从而将选线问题转化为待测故障信号从无到有的敏感检测问题，简化了选线过程，抗噪性能好，提高了接地保护的灵敏度。文中给出了该方法的具体实现步骤。采用虚拟仪器技术，开发了基于混沌选线方法的小电流接地系统单相接地故障选线仪。实验室物理模拟实验和现场录波数据分析结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于混沌振子的微弱信号检测技术研究

分析了Duffing方程的动力学特性,它对白噪声和与混沌振子固有频率相差较大的干扰周期信号具有免疫力,利用混沌振子的这种特性进行微弱信号检测,提出了将被测信号完全作为摄动力进行幅值检测的新方法,另外还给出了利用振子阵列的方法进行频率的检测。仿真实验表明这种方法简便易行,可以有效地检测出有用信号的幅值和频率。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

混沌检测法在超声波流量计中的应用

针对时差法超声波流量计产生粗大误差的根源,本文提出了一种新的超声信号处理方法。该方法利用Duffing混沌振子对小信号的敏感性及对强噪声的免疫力,对微弱超声信号进行检测。实验表明,在强噪声的干扰下,混沌检测法能够对微弱超声信号的强弱区间进行有效的区分,可以剔除回波信号非常微弱的时间段。在超声波流量计的信号处理中采用该方法不仅能够避免粗大误差的产生,扩展时差法的使用范围,还能提高测量精度。