现场局部放电信号中周期性窄带干扰的抑制

电力变压器局部放电监测信号分析过程中 ,抑制周期性窄带干扰的方法主要有自适应滤波器、FFT频域滤波、小波降噪以及基于 Remez算法的高能数字滤波器等。对比这些方法处理的结果 ,可知 Remez算法具有最佳抗干扰效果和最高的信噪比。     

局部放电信号中抑制周期性窄带干扰的逆向分离方法

为了有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的逆向分离方法。该方法由两部分组成:利用矩阵束算法估计含噪局部放电信号中的窄带干扰频率;借助独立分量分析算法,逆向分离出抑制窄带干扰后的局部放电信号。针对在不同信噪比下的局部放电信号,分别运用小波、多小波消噪算法和该方法抑制窄带干扰。仿真结果表明,与小波、多小波相比,在信噪比低至?20d B时,该方法表现出更强的抗噪能力,同时能更好的保留原信号特征。现场测试信号的处理结果也验证了所提方法的有效性。     

大型发电机局部放电在线监测抗干扰的研究

针对大型发电机局部放电在线监测中存在的干扰问题,分析了监测现场各种干扰信号的特性,提出了采用自适应滤波算法来抑制干扰,介绍了自适应滤波器的组成,重点对自适应滤波算法进行了分析,并针对随机脉冲性干扰和周期性干扰进行了仿真试验。实验室的仿真表明自适应滤波算法能有效地抑制干扰和提取局部放电信号。     

VSS算法在鼠笼电动机转子断条故障诊断中的应用

转子断条是笼型异步电动机常见的一种故障，采用快速傅立叶变换对定子电流进行频谱分析是目前应用最广泛的转子断条在线检测方法，但其缺点为灵敏度低。作者采用的可变步长LMS（VSS）算法可以有效地解决传统自适应算法存在的收敛速度与收敛误差之间的矛盾，可以显著地改善对干扰的抑制，提高检测转子断条故障的灵敏度。数字仿真及实验结果均证明了该方法能准确确定故障频率分量并有效地进行诊断。     

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。     

局部放电在线监测中的自适应滤波方法

局部放电在线监测对保证电力变压器安全运行有重要意义,实现在线监测的关键是从强干扰中监测出微弱的放电信号。针对怎样抑制周期性干扰,文献中报道较多的是LMS自适应滤波方法,但该方法需调整参数多,对脉冲型干扰表现出不稳定性。为此,文中分别论述并比较了LMS算法和基于鲁棒RLS算法的自适应滤波方法的基本原理及实现方法。实验结果表明：鲁棒RLS算法较好地解决了LMS算法存在的问题,且能获得更高的信噪比,基本适用于局部放电在线监测。     

基于一元线性回归理论的数字正弦信号频率测量算法

针对传统过零频率检测方法对信号噪声与干扰抑制能力不强的特点,以及数字检测系统中存在最小相位分辨率等问题,提出一种基于一元线性回归理论的数字正弦信号频率测量算法.算法基于数理统计原理,数据分析不在乎信号过零点的准确位置以及单点信号值的准确程度,而是对信号零点附近的多点数据进行数值统计,因此对外界信号噪声及于扰有很强的抑制...     

改进型数字PID控制算法在1000MW发电机组励磁系统中的应用

为提高华能玉环电厂1000MW发电机静态和动态稳定性,在标准PID控制算法的基础上串接一阶惯性环节（低通滤波器）来抑制高频干扰,通过改进型数字PID控制策略改善PID抗高频干扰的能力。对改进前、后的2种算法进行了分析,并进行了发电机负载运行4％阶跃试验分析。     

基于全相位数据处理的数字电能计量算法

数字化电能表在实际工程应用中时常出现误差超差现象,其主要原因之一是现有的数字电能算法的现场适应能力较差。为此本文分析了几种典型的数字化电能表误差影响因素,提出了一种基于全相位数据处理的数字电能计量算法,将全相位数据处理方法与DFT算法结合,并通过插值算法使得全相位数据处理方法具有了更强的频率适应性。仿真结果验证了本文提出的数字电能算法能有效抑制频谱泄露。与主流厂家的同类产品进行的对比试验表明,该算法具有更强的复杂工况适应能力,能够在复杂工况下准确计量电能。     

伺服系统信号简易的软件抗扰处理与设计技巧

任何测控系统都会遇到干扰问题.伺服系统中遇到的常见干扰是50 Hz工频干扰和位置反馈干扰.针对这两种干扰对有用信号和动态性能的影响,分别介绍了用自适应相干模板法抑制50 Hz工频干扰和用线性外推预测的办法处理计算得到的电角度值以达到完全消除尖峰干扰的两种抗扰方法.这两种方法抑制能力强,而且算法简洁、效率高.使输出能够快速、平稳而又准确地跟踪输入变化.     

基于RLS算法的时变谐波检测

以自适应线性组合器为时变谐波检测器的模型,根据逆归最小=乘(RLS)自适应滤波算法较好的跟踪性能,使之应用于时变谐波的跟踪检测.仿真表明该方法比以往的基于最小均方(LMS)自适应滤波算法的谐波幅值和相位参数的测定具有更好的跟踪效果.     

一种混合滤波算法在电子自旋共振仪中的应用

在电子自旋共振仪中,由于所采集的信号受脉冲和连续变化的扫场电流的干扰,造成测量数据失真,从而导致显示不稳定.通过硬件和软件滤波的方法可以消除干扰.本文研究了一种基于软件的混合滤波算法,该算法是一种极值和均值相结合的混合滤波算法.实验表明,这种混合滤波方法比通常的中值滤波、均值滤波具有更好的抗干扰能力,能够提高数据的准确度.采用混合滤波算法后,电流测量值的误差不大于±0.4 mA,达到了设计要求.     

基于ARM Cortex-M3的IIR滤波器的实现

基于ARM Cortex-M3芯片设计了IIR滤波器,滤除心电信号混有的50 Hz工频干扰.经MATLAB实验表明所设计的IIR滤波器对50 Hz工频干扰具有良好的滤波效果.将其移植到以ARM Cortex-M3芯片为CPU的系统中,取得了同样良好的滤波效果,验证了ARM Cortex-M3核虽然不是专用的DSP芯片,...     

消除非周期分量影响的改进傅里叶算法

傅里叶算法不仅具有滤除整数次谐波的能力,也具有很强的抑制非整数次谐波的能力,在电力系统信号分析中得到了广泛使用,但是传统傅里叶算法会受非周期分量的影响而产生较大的计算误差。在定量分析非周期分量可能造成的计算误差基础上,提出了一种改进傅里叶算法。先通过对两个不同工频周期下的采样值进行积分,计算出非周期分量参数,再从传统傅里叶算法的计算结果中将误差剔除。将泰勒级数的误差计算方法进行了拓展推导,并设置了应用条件以及优化措施,使改进傅里叶算法能够较好地兼顾速度与精度。分别采用静态模型信号和Matlab/Simulink仿真信号进行验证。结果表明,相比于传统傅里叶算法而言,改进傅里叶算法有效消除了非周期分量的影响,具有良好的计算精度和实用效果。     

基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法

进一步提高电力系统继电保护的动作速度，要求寻找速度更快的保护滤波算法。传统的最小二乘算法与卡尔曼滤波算法虽然速度较快，但准确度难以提高。通过对电力系统故障信号高频噪声分量的理论分析与仿真研究，发现高频噪声分量存在一个主频，并提出一种使用遗传算法的主频频率估计器。根据高频噪声主频的存在性与自适应滤波原理，提出了一种基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法，它利用高频噪声主频估计器计算输入信号的高频噪声主频频率，根据主频频率修改最小二乘算法的模型参数，实时形成最小二乘算法的计算式。仿真试验表明，该算法显著地提高了保护滤波算法的滤波速度与准确性，即使在噪声非常严重的情况下，也能取得很好效果。     

基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法

快速、准确测量电频率是电网及电气设备运行、控制、调节的重要基础。电压的谐波和噪声会影响频率的测量，特别是分布式发电引入了各种电力电子设备，产生的谐波较大，谐波中不仅包含整次谐波，还包含有大量的非整次谐波。常规傅氏测频法抗非整次谐波和噪声能力弱，测频精度会受到一定影响。提出了一种基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法，提高了谐波和噪声环境下的测频精度。仿真结果显示改进测频算法的测量误差小于0．005Hz，优于常规傅氏算法。     

一种基于解相关的变步长LMS算法

在自适应滤波器的构造算法中,LMS算法作为经典理论其应用范围广泛,如何进一步提高滤波器的性能,满足实时数据处理的需要,是当前的一个研究热点.本文讨论了一类针对传统LMS算法进行改进的变步长自适应算法,分析其性能,给出了一种新的变步长自适应算法.这种算法同时从调节变步长的形式和滤波器权系数向量的更新方式2个方面出发,进一步提高了算法的收敛速率,充分调和了收敛速率与稳态误差之间的矛盾.计算机仿真结果表明,新的基于解相关的变步长LMS算法具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能较好地对信号进行跟踪滤波.     

一种无源滤波器的优化设计

针对电力系统谐波问题,提出了一种无源滤波器的优化设计方法.在研究了无源滤波器的构建基础之上,通过多目标遗传算法并结合整数与实数编码,采用目标函数的滤波效率来求解.优化设计方法与对应的遗传算法可有效的提高算法的全局搜索能力.最后,通过仿真实验对比研究,充分地验证了该无源滤波器设计方法的有效性,并具有较高的谐波抑制效率.     

概率聚类在非线性信号平滑处理中的应用

本文提出一种基于概率聚类的滤波器。该滤波器通过对活动窗口的输入数据进行聚类,将其聚类中心作为该窗口的输出,从而得到滤波器的输出。从模拟结果我们可以看到该滤波器一方面可以滤去外加噪声,另一方面又保持了输入信号的非线性特征。