井下综保器改进算法的仿真研究

针对目前井下综保器采用的信号检测算法存在的精度问题,提出将傅里叶变换、小波变换、小波熵理论相结合的综合检测算法。根据小波多分辨率分析这一特点,将采样信号分解为稳态信号和非稳态信号,稳态信号采用傅里叶变换进行处理,非稳态信号采用小波熵进行处理。利用MATLAB中的电力系统模块搭建井下供电系统模型,获取相应的电信号,采用傅里叶算法、小波算法及综合检测算法分别进行仿真,结果表明,将傅里叶变换、小波变换、小波熵理论融合后的信号检测算法能够更全面的反映井下供电线路的运行状态,对实现井下综保器可靠动作具有较好的理论价值。     

风机齿轮箱振动信号的稀疏傅里叶变换分析

风电机组齿轮箱振动信号的在线频谱分析对信号处理算法的快速性要求很高,提出采用稀疏快速傅里叶变换（ＳＦＦＴ）算法进行风机齿轮箱的频谱分析。SFFT算法主要利用窗函数过滤信号,然后散列傅里叶系数,最后进行定位与估值运算,能快速地计算出信号频谱中k（信号的稀疏度）个拥有最大值的傅里叶系数。该算法结构简单,运行时间相对于信号长度n呈亚线性。通过对风电机组齿轮箱的实际振动信号分析,验证了SFFT算法较之FFT算法运行速度快,非常适合振动信号的在线频谱分析。     

基于小波变换算法的数字信号处理在FPGA中的实现

传统中人们对数字信号的处理,特别是在硬件中对数字信号的处理,大都利用傅里叶变换,傅里叶变换在处理信号上有其自己的优点,但随着科技的快速发展,信号处理对处理算法需求越来越多,而傅里叶变换自身的缺点越来越大,远远满足不了现代信号处理领域的需求,而近些年来,小波变换以其独特的优势得到越来越多研究者的重视,其对数字信号的处理克服了傅里叶变换只能在单一的频域上对信号处理而抛弃了信号时域的信息的缺点,从信号时域和频域上对信号进行多尺度、多分辨率分析,尤其对非平稳信号的处理效果非常明显,大大推动了现代数字信号处理领域的发展。本文在小波变换理论的基础上,探讨其对数字信号处理在FPGA上的卖现。     

基于单节点重构改进小波包的电力系统谐波分析算法

在传统小波包算法中,虽然提高了频率分辨率,但是各子带存在产生虚假频率成分的情况,应用于电力系统谐波分析将产生严重的频率混叠现象。应用单节点重构改进小波包快速算法,利用快速傅里叶变换（FFT）和快速傅里叶逆变换（IFFT）对各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列。通过仿真实例将改进算法的结果与传统算法进行对比,结果证明,改进算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和交错现象。     

FFT在现代雷达中的应用

快速傅里叶变换（FFT）是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。本文给出了离散傅里叶变换的定义及FFT算法,介绍了FFT在现代雷达中的应用。分析了FFT用作PD雷达信号处理电路中的多普勒滤波器组的原理,给出了FFT多普勒滤波器组的幅频特性。给出了FFT用于匹配滤波器的方案,用FFT计算了线性调频信号的模糊函数,并绘出了模糊函数的三维图形。计算机仿真表明,FFT计算结果与用公式直接计算得出的结果相同,而且计算量大大减小。     

电磁式涡街流量计测量含气导电液体流量研究

在测量含气导电液体流量时,电磁式涡街流量计利用已有的信号处理方法会出现流量信号频率计算错误的现象,造成较大的测量误差。为此,提出基于信号微分和快速傅里叶变换(FFT)频谱分析的算法,放大高频流量信号,抑制低频气泡噪声干扰,使整体流量信号能量占优,从而找到正确的流量信号频率。研制基于DSP的电磁式涡街流量变送器系统。设计一套两相流实验流程,进行气液两相流实验。实验结果表明,当含气量不超过3.9%时,所研制的电磁式涡街流量变送器系统实时测量误差优于±3%,大大减小了测量含气导电液体流量的误差。     

基于复局部均值分解和复信号包络谱的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法。首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数信号进行自适应分解,将分解得到的复数信号的实部和虚部包络信号组成一个复包络信号,根据复傅里叶变换具有幅值增强和综合频率特性,直接对复包络信号进行复傅里叶变换,提取的故障特征频率更为清晰。通过滚动轴承不同位置的外圈故障实验,证明了所提方法能够实现故障特征增强,可用于诊断滚动轴承微弱故障和复合故障。     

“离散对应周期”在傅里叶变换理论教学中的应用

傅里叶变换是“信号与系统”和“数字信息处理”等课程的重要教学内容,该变换类型较多,分析推导过程较复杂,学生在学习过程中不易理清思路。针对这种情况,本文介绍一种教学方法,将傅里叶变换的几种形式紧密联系在一起。通过这种方法,学生在学习傅里叶变换时可以很容易理解和掌握,为傅里叶变换的具体应用和后续课程的学习打下坚实的基础。     

抑制局部放电信号窄带干扰的快速算法

为消除与抑制窄带干扰对电力设备局部放电信号在线监测的影响,提出了一种将快速傅里叶变换（FFT）与小波变换相融合的快速算法,即先对信号进行FFT,从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,再利用小波变换对FFT处理后的局部放电信号进一步消噪。对仿真信号和实测信号的分析结果表明,该方法对窄带干扰有较好的消噪效果,并且得到的局部放电信号失真较小。     

快速高精度实正弦信号频率估计算法

提出了一种利用信号离散傅里叶变换(DFT)系数的实部或虚部来构造频率修正项的新算法,算法只需傅里叶系数的实部或者虚部的最大值附近的3个DFT系数来构造频率修正项,避免了复数运算从而有效减少了运算量,同时算法的频率估计精度接近CRLB(Cramer-Rao low bound).理论分析和仿真结果证实了方法的有效性.算法简单且具有广泛的适用性.     

基于快速傅里叶变换的低功耗两线制涡街流量计

以超低功耗单片机MSP430为核心,研制数字涡街流量计。通过硬件的改进,提高了系统抗50Hz工频干扰的能力。采用周期图法处理涡街流量传感器输出信号,同时进行频谱的幅值和频率校正,提高频率计算的精度。采用汇编语言实现实数FFT算法,提高运算速度和减少内存容量,使单片机可以实时实现数字信号处理方法。对功率谱进行平均,同时通过设置队列对流量平稳和流量跳变的情况进行处理,增加了计算结果的稳定性,同时提高了系统响应速度。计算瞬时和累积流量,输出4~20mA直流电流。实验结果表明,系统具有较强的现场抗干扰能力,较高的测量精度和较宽的量程比,同时又实现了低功耗和两线制工作。     

Generation of signals with specified second‐order properties for constrained systems

This contribution considers the problem of realizing an input signal with a desired autocorrelation sequence satisfying both input and output constraints for the system it is to be applied to. This is an important problem in system identification, firstly, because the quality and accuracy of the identified model are highly dependent on the excitation signal used during the experiment and secondly, because on real processes, it is often important to constrain the input and output of the process because of actuator saturation and safety considerations. The signal generation is formulated as a model predictive controller with probabilistic constraints to make the algorithm robust to model uncertainties and process noise. The corresponding optimization problem is then solved with tools from scenario‐based stochastic optimization. To reduce the model uncertainties, the method is made adaptive where a new model of the system and its uncertainties are reidentified. The algorithm is successfully applied to a simulation example and in a practical experiment for the identification of a quadruple tank lab process. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

归一化RBF网络的时空混沌时间序列建模与应用

本文提出将归一化RBF神经网络应用于时空混沌时间序列的建模与预测,并遗传算法训练该网络。通过利用该模型分别对参数可变的Lorenz混沌时间序列、耦合映象格子产生的时空混沌序列和真实的脑电信号进行建模和预测,得到较小的预测误差,证明了该模型对时空混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的预测精度,有一定的工程应用价值。     

小波滤波法在涡街流量计中的应用

涡街信号是1种单一频率的正弦信号,但是实际现场环境下涡街流量计产生的涡街信号由于易受到管道振动和流场扰动等干扰因素的影响,现场测量精度无法保证,尤其是低流速很难测量.提出用dmey小波阈值去噪对信号进行处理的方法来扩展测量下限;提出1种改进的阈值去噪算法,仿真和分析表明该去噪算法对涡街信号从噪声中提取的效果良好.     

基于RLS的红外焦平面器件非均匀性校正算法

针对红外焦平面器件（IRFPA）存在着严重的非均匀性和探测元响应特性随时间漂移的实际情况，开发了基于场景的递归最小二乘（RLS）非均匀性校正算法，通过逐帧估计每个探测器的增益和偏置，来补偿图像中的固定图案噪声。通过对参考信号的精确估计，达到最优的校正精度。在算法中，首先提出了一种条纹噪声估计方法来消除图像中的条纹噪声；然后利用周围探测单元的像素值，采用自适应加权平均滤波器的方法精确估计目标边缘处的参考信号；权系数是根据加性误差来选择的。这样，随着递归次数的增加，参考信号能够更接近真实的辐射信号。通过参考信号可以精确地估计探测器的增益和偏置。仿真实验以及对实际红外图像序列的实验结果表明，本文提出的校正算法收敛速度快、校正精度高，具有很好的外场工程适应性能。     

基于FPGA的实时小波消噪技术在多余物自动检测系统中的应用

针对微粒碰撞噪声多余物自动检测系统采用软件实现小波消噪过程,存在数据量大、运算时间长、检测效率低下等问题,本文提出采用FPGA实现小波消噪算法,在数据采集的过程中完成小波消噪,以提高数据处理的实时性。在深入理解小波变换理论及Mallat快速算法的基础上,通过改进研制PCI总线数据采集卡,利用Matlab和Quartus II软件平台,设计实现了基于FPGA的小波消噪算法。实验测试表明,该算法得到的消噪效果较为理性,达到了实时小波消噪的目的。     

基于虚拟仪器技术的在线谐波测量分析系统

提出了电力网络在线谐波测量分析系统的一种构成方案。该方案基本思想是将传统的谐波测量分析仪的硬件构成通过虚拟仪器技术来实现,形成谐波测量分析虚拟仪器,然后应用该仪器构成多点同步测量的谐波分析系统。在该系统中,考虑应用GPS同步时钟作为同步时间标准,以使分布在不同位置的测量点实现同步测量和测量数据的同步上传。在谐波分析中,设计并动态使用高精度FFT法和递归FFT法(RFFT)作为谐波分析手段,以提高分析的精度和速度。     

面向强周期振动干扰的涡街流量计系统研制

涡街流量计是流体振动型流量仪表,易受管道振动、流场扰动等影响,在小流量条件下测量误差较大,尤其在强振动干 扰下涡街信号被淹没,无法准确测量。 本文研制抗强周期振动干扰的涡街流量计系统,采用带有电压负反馈的差动式电荷放大 器,提高小流量信号的放大能力;提出基于频移策略的频率方差算法,减少强周期振动干扰的影响。 首先通过频移策略降低相 近频率的影响,然后根据流量信号与周期振动干扰的频带宽度不同,通过计算和比较频率方差,判定流量信号频率。 研制了涡 街流量计信号处理系统并实验,结果表明,研制的系统扩展了量程下限,且在强周期振动干扰条件下可以准确提取信号,精度提 升 1 个数量级。     

基于GPS同步时钟的在线谐波测量分析系统

提出了电力网络在线谐波测量分析的新系统构架思想。该系统应用全球定位系统GPS(Global Position System)同步时钟作为系统同步测量的时间标准，采用虚拟仪器技术，充分利用电力系统的网络资源，实现系统数据资源共享、实时传递、数据综合显示和综合分析。在谐波分析中可灵活地选用高精度快速傅里叶变换法FFT(Fast Fourier Transform)和递归RFFT(Recursive Fast Fourier Transform)法，有效地提高了谐波分析的精度和速度。     

一种非整周期采样的高精度FFT电压闪变算法

根据传统IEC闪变测量原理,考虑谐波和电网频率可能造成的误差,提出了一种针对非整周期采样的高精度的闪变计算方法.算法核心是对非整周期采样的电网电压波形加布莱克曼窗进行实序列FFT,然后进行双谱线插值修正计算结果,对得到的调幅波信号加权得到瞬时闪变视感度.加窗可以减轻频谱的泄露,插值可以对结果进行补偿,实序列FFT可以提...