基于Root-MUSIC和支持向量机的间谐波参数估计

为准确地检测电力系统中间谐波信号的参数,提出基于求根多重信号分类法(Root-MUSIC)和支持向量机(SVM)的间谐波参数估计方法。首先对采样数据构成的自相关矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间的正交性求得谐波和间谐波的个数及频率;然后通过支持向量机算法对间谐波信号的幅值和相位进行回归估计。Matlab仿真结果表明:该算法在低信噪比下频率估计准确,利用支持向量机在处理小样本数据上的优势,有效的提高了幅值和相位估计的精度。     

采用Prony算法的谐波和间谐波分析

传统的谐波检测方法——快速傅里叶变换存在栅栏和频谱泄露现象,因而对谐波和间谐波信号不能实现精确的检测。采用扩展Prony算法检测信号的谐波和间谐波,能一次性精确地检测到整数和非整数次谐波的相位、振幅、频率,为电力系统整次和非整次谐波检测提供了一条新的途径。数值仿真验证了该算法的有效性。     

基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计

电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义.在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法.该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合.经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony 算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

基于求根多重信号分类和遗传算法的谐波间谐波频谱估计

为了改善电能质量,需要准确估计电网电压或电流的谐波、间谐波频谱.将空域处理技术的空间谱估计方法应用到电网信号的谐波、间谐波频谱估计.使用求根多重信号分类方法估计电压或电流的不同频率成分数及各成分的频率,各成分的幅值和相角估计由遗传算法完成.首先介绍频谱估计使用空间谱估计的理论依据,然后详尽地说明了求根多重信号分类方法和遗传算法的原理及算法流程.仿真结果和与其他方法的比较证明此方法在数据长度有限和噪声干扰时可以准确估计谐波、间谐波的频谱.     

基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计

由于传统Prony算法对谐波与间谐波的检测易受噪声影响,为了提高参数估计精度,准确提取谐波和间谐波的频率、幅值和相位,提出了一种基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计方法.该方法主要思路是先用数学形态学构建形态滤波器去除噪声,可以克服传统Prony算法对噪声敏感的不足;然后再将去噪拟合后的谐波信号进行改进Prony分析.该方法针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性参数的求解过程,对比小波消噪求解谐波各参数的方法优化了去噪效果.通过MATLAB对谐波信号进行编程分析,发现该方法在噪声情况下仍能得到较高精度的谐波与间谐波幅值、频率和相位参数估计,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于Prony谱线估计方法的间谐波检测

传统的谐波分析方法都是基于傅立叶变换,认为只有谐波周期均为基波周期的整数倍。然而,实际存在的间谐波周期与基波周期不成整数倍关系,要正确检测出间谐波,必须以间谐波与基波周期的最小公倍数作为检测周期,因此,FFT算法无法在较短的时间内精确检测到信号中的谐波和间谐波成分。将Prony谱线估计方法应用到间谐波检测中,推导出间谐波频率、幅值和相位的计算公式。仿真验证了该算法要优于FFT算法,对间谐波和谐波的幅值、频率和相位的估计具有很高的精度。     

基于SVD-MMVDR和Prony算法的间谐波参数估计

提出了一种基于SVD-MMVDR算法与普罗尼(Prony)算法相结合的谐波间谐波参数估计方法。SVD-MMVDR算法具有频率分辨力高,所需数据少的特点,可以准确地计算出信号源中谐波及间谐波的个数和频率值,然后利用Prony算法中的总体最小二乘法估计出谐波间谐波的幅值和初相角。仿真以及电弧炉模拟系统试验证明,基于SVD-MMVDR算法与Prony算法的谐波间谐波参数估计方法切实可行,在存在噪声的情况下,该方法也能够准确地计算出谐波和间谐波的频率、幅值和相角。     

基于矩阵束算法的谐波和间谐波参数估计

电力系统中非线性负载的不断增加导致谐波污染问题日趋严重。基于矩阵束算法提出了一种谐波和间谐波参数估计的新方法。该方法将含噪声的谐波、间谐波信号构造为两个Hankel矩阵,通过奇异值分解和矩阵的低秩近似等方法抑制了噪声的干扰,同时减少了计算量;利用矩阵间的特定关系获得频率信息后,再通过最小二乘法得到幅值和相位。仿真结果表明,该方法具有精度好、运算率高、抗噪性强等特点。     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于加窗插值和Prony的电力系统间谐波算法

邻近谐波或基波的间谐波,是导致电压闪变的直接原因,准确检出该成分,对于改善电能质量具有重要意义.考虑真实电网宽带多频的信号特性,分析了加窗插值算法和谱估计法局限性,提出基于加窗插值和Prony的间谐波检测法.先通过加窗插值求解各个信号参数,进而采用频率分析定位临近谐波和间谐波所在频率区间,最后对时域滤波后的残差分量用Prony算法计算.Matlab仿真表明该方法频率分辨率和精度优于加窗插值,相对传统Prony法不需要估算信号个数,能有效消除伪谱的影响.     

基于求根MUSIC算法的电压闪变参数估计

提出了一种不需要提取电压闪变包络线的闪变检测方法,对电压闪变参数的提取可通过三角函数分解转化为对边频分量的求取。将求根MUSIC算法直接应用于电压闪变检测,首先对采样信号数据矩阵的协方差矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间,利用两个空间的正交性构造多项式,对多项式求根,对单位圆上的根进行分析,得到边频分量的频率和幅值信息,通过公式计算得到精度较高的闪变信号参数。仿真结果表明该算法在闪变信号参数的提取中精确度高,且抗噪能力强。     

基于互高阶谱MUSIC法的间谐波检测

在电力系统中,准确有效地确定信号中的间谐波分量,对于改善电能质量有重要意义。研究了一种间谐波幅值和频率的估计算法--基于互高阶累积量的多信号分类法MUSIC(Multiple Signal Classification)方法,该方法可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声,在混合噪声和低信噪比的条件下,仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能。为了证明其有效性,采用一具体的电力系统谐波模型进行仿真。仿真结果表明:在色噪声背景下,信噪比为-20dB时,且不需要对分析数据进行整周期采样,仍可以有效地估计出间谐波的频率和幅值,谱估计性能稳定,具有一定的工程应用前景。     

基于互高阶谱MUSIC法的间谐波检测

在电力系统中,准确有效地确定信号中的间谐波分量,对于改善电能质量有重要意义.研究了一种间谐波幅值和频率的估计算法-基于互高阶累积量的多信号分类法MUSIC(Multiple Signal Classification)方法,该方法可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声,在混合噪声和低信噪比的条件下,仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能.为了证明其有效性,采用一具体的电力系统谐波模型进行仿真.仿真结果表明:在色噪声背景下,信噪比为-20dB时,且不需要对分析数据进行整周期采样,仍可以有效地估计出间谐波的频率和幅值,谱估计性能稳定,具有一定的工程应用前景.     

基于改进扩展Prony谱估计法的谐波电流检测

兼顾检测精度和检测的快速响应性能,结合注入式有源电力滤波器的结构与工作原理,提出了一种基于改进扩展Prony谱估计法的自适应频率跟踪电流检测方法。该检测算法采用最小均方(LMS)算法在线优化扩展Prony谱估计法中电导矩阵的频率,求出在该条件下的最佳解;并采用数字信号处理器和高速接口器件,通过简单的软件程序来实现,误差小,实时性强,满足了实际应用需要。     

Prony法在同步发电机参数辨识中应用

提出在同步发电机短路试验中应用Prony法实现参数辨识。用Prony法对三相短路电流实测数据进行指数函数的最小二乘拟合,可确定同步发电机的大部分参数。同步发电机参数辨识分4步实现:确定Prony法中的拟合模型阶数、采样总数和采样间隔;对空载三相短路电流进行实测或录波;利用Prony法辨识三相短路电流中各分量对应的特征量;利用所得特征量辨识同步发电机参数。通过对算例发电机进行数值辨识,结果表明该方法的有效性。研究结果显示:取采样时间间隔约为2ms时,辨识效果好;辨识精度与算法中拟合模型阶数、采样时间间隔和采样总数有关,并受信号中噪声的影响,需加以改进。     

一种基于参数估计的运动舰船SAR成像方法

海面舰船不仅存在自身动力带来的平移运动,还受风浪等影响存在摇摆运动和振荡运动等复杂运动形式,传统SAR成像算法难以获得聚焦舰船图像,首先建立了海面振荡舰船和摇摆舰船的SAR成像几何模型,在此基础上了推导并分析了回波信号特点,针对回波特点提出了基于附加多普勒参数估计与补偿的舰船成像方法,使用平滑伪魏格纳分布（SPWV）提取并估计附加多普勒参数,能够明显改善振荡舰船和摇摆舰船SAR成像的聚焦效果,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于Prony分析的励磁涌流识别方法

目前电力变压器差动保护的主要问题仍是如何准确识别出励磁涌流.励磁涌流中包含大量谐波分量,各谐波分量除幅值信息之外还包括衰减信息,如何有效地利用这些信息来提高保护动作的正确率是一个值得关注的问题.利用Prony分析方法可以直接计算出各分量的频率、幅值、衰减等信息,本文利用Matlab语言实现Prony分析方法,获得了涌流中谐波衰减特征,利用二次谐波衰减因数和基波衰减因数之比构成识别涌流的新方法,通过对动模试验数据的分析计算验证了本方法的有效性.