混合噪声背景下正弦参数估计的互高阶谱SVD方法和SVD-TLS方法

从理论上论述了相关高斯噪声和非相关噪声背景下正弦参数的估计方法,该方法采用互高阶的特征分解（ＳＶＤ）及最小二乘法（ＴＬＳ）,并且建立了信号矢量空间和噪声空间,几科不需要任何关于有色噪声的先验信息,就可以估计出正弦信号的幅值,频率和相位,该方法信噪比工作门限低,有良好的谱估计分辨率及稳定性。     

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。     

互感线路零序参数在线测量中的参数估计

增量法、微分法和积分法等互感线路零序参数在线测量方法的共同点是通过多次测量,建立超定方程,利用最小二乘法求解线路参数。为寻求更适合的参数估计方法,针对测量所建数学模型的参数估计问题进行了研究。首先分析了最小二乘估计和总体最小二乘估计两种方法的原理,然后通过matlab数字仿真实验对比了两种估计方法在不同扰动情形下的拟合优度。研究结果表明,最小二乘估计方法在未知数的系数矩阵与常数向量都存在扰动的情况下,无法得到最优解;而其改进的总体最小二乘估计方法则能较好地克服这一不足,获得最优解。实验室的模拟实验进一步验证了所得研究结果。     

基于抗差总体最小二乘法的电力系统谐波状态估计

介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗差总体最小二乘法进行谐波状态估计。用Matlab搭建了IEEE-14节点谐波测试系统仿真模型,在测量数据和参数矩阵中分别加入含有粗差的正态分布误差及正态分布误差,画出概率密度曲线图,并对总体最小二乘法、抗差最小二乘法和抗差总体最小二乘法进行比较,结果表明利用抗差总体最小二乘法能够得到更精确的谐波状态估计结果。     

基于TLS-ESPRIT和PRONY算法的间谐波分析

提出一种总体最小二乘法——旋转不变技术信号参数估计(TLS-ESPRIT)和Prony算法相结合的间谐波分析方法。通过TLS-ESPRIT算法估计电网信号中谐波和间谐波的个数及频率,然后应用Prony算法估计幅值和相位。仿真结果表明:该方法无需数据同步采样,克服了传统Prony算法易受噪声影响的缺点,频率分辨率高,能够在较低信噪比下准确估计出谐波和间谐波参数。     

交织OFDMA频偏估计

同步是OFDM系统的关键技术之一。本文提出了一种针对多用户OFDM频偏估计的算法。利用交织子载波分配方案的OFDMA上行链路中,每个用户信号在一个OFDM符号内都具有一定的周期性结构。它是利用接收信号的结构特性,并借助一种新的子空间算法估计得到多用户的频偏。此算法利用总体最小二乘方法(TLS)取代特征值分解得到噪声子空间,其运算量小于多重信号分类(MUSIC)算法,而其性能与MUSIC算法相当。计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

基于共变谱和旋转不变技术的多径时延估计

针对脉冲噪声环境下多径时延估计的分辨率问题,提出了一种基于共变谱(CS)和信号估计参数旋转不变技术(ESPRIT)的多径时延估计方法。采用α稳定分布建模脉冲噪声,依据分数低阶统计量理论,将两接收信号的共变序列进行傅里叶变换得到共变谱。CS看作等效的时间序列,把时域的多径时延估计问题转化为频域的多个正弦信号频率估计问题。利用ESPRIT对等效时间序列进行频率估计,得到高分辨率的多径时延估计。仿真实验表明:多径时延估计方法(CS_ESPRIT)在高斯和脉冲噪声环境中均具有较好的估计性能。     

用于主动减振的振动信号实时高精度检测

为了满足主动减振对振动信号实时高精度检测的需求,提出了一种自适应的振动信号频率、相位和幅值的在线检测方法。首先采用自适应陷波器实时估计振动信号频率,为降低噪声对频率估计精度的影响,对振动信号进行低通滤波预处理;接着利用检测出的频率生成参考正弦信号,通过最小均方算法（1east mean—square algorithm,LMS）提取出经滤波处理后的振动信号;最后,利用检测出的信号频率和已知的低通滤波器信息,还原出无噪声干扰的原始振动信号。根据主动减振应用中振动信号的特点,设计了一组检测仿真实验,实验结果显示本文方法可以实现对频率和相位的无偏估计,幅值的检测精度优于99％,可以满足主动减振应用的要求。     

输电线路故障定位的最小二乘法实现

当输电线路发生故障时,要求尽快查找到故障并进行处理后恢复供电。这就要求定位装置有尽可能高的精度。故障定位精度的高低除了受所采用的算法原理影响外,还受对所采集的数据的处理方法的影响。文中输电线路故障定位采用R-L模型的微分方程算法。由最小二乘法获得的估计在高斯白噪声条件下具有最佳的统计特性,辅助变量法在噪声系统模型未知情况下具有一致性的估计,故用最小二乘法进行估计后,再运用辅助变量法进行修正。经过数字仿真和静模试验,结果比较稳定。说明该算法抗干扰能力较强,精度满足工程要求。     

TLS-ESPRIT在电力系统信号高精度频谱估计中应用

提出一种电力系统信号频谱估计方法,即基于总体最小二乘法一旋转不变技术的信号参数估计方法(TLS-ESPRIT).它是基于子空间的信号分析方法,具有较高的频率分辨率.直接以测量数据构成的Han-kel数据矩阵为基础,避免求取信号的相关矩阵,简化了计算.把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够使用较短的采样数据高精度地辨识信号的频谱信息.用包含谐波分量和间谐波分量的测试信号以及CIGRE直流输电标准测试系统进行仿真,结果验证了该方法在电力系统频谱估计中的有效性.     

Specifying and measuring the noise level of electric motors inoperation

A sound intensity noise testing approach specifically for rotating electrical machinery is described. The method achieves accurate results in the presence of other noise sources and in acoustical environments that are suitable for noise testing via conventional procedures. Tests have been performed on actual motors to demonstrate the method, and results are presented to illustrate its validity. It is concluded that loaded motors can be successfully tested for noise output, and it is urged that IEEE noise testing standards be expanded to cover the testing of loaded machines, including use of the sound intensity method     

基于电流取样调制的电阻低频噪声测试方法

针对现有电阻低频噪声测试技术的不足,提出了基于直流偏置和电流取样调制的噪声测试新方法。采用跨阻前置放大器对被测电阻噪声电流取样,采用交叉开关对取样的噪声电流进行调制。前置放大器的低频噪声电流和噪声电压不会受到调制,被测电阻低频噪声被调制到较高频率处。采用高通滤波有效抑制放大电路的低频噪声,以便提高放大电路的增益。采用同步相敏检测和低通滤波,进一步抑制放大电路的低频噪声,从而准确地检测被测电阻低频噪声。理论和实验结果表明:所提出的方法能够获得较高的电阻低频噪声测试分辨率,并准确地反映直流偏置下的电阻噪声特性。     

有色观测噪声下的自适应 UKF 在北斗多路径误差削弱中的研究

针对由环境复杂性而造成的北斗多路径误差不能有效削弱的问题, 提出了一种基于新的误差模型下的自适应无迹卡 尔曼滤波(UKF)方法。 该方法首先利用量测状态扩增法来解决量测噪声为有色噪声的问题,再用改进的 Sage-Husa 自适应 UKF 来动态估计系统噪声和量测噪声,从而解决噪声统计特性未定造成的误差削弱效果不明显的情况。 实验结果表明在有色 观测噪声下的改进 Sage-Husa 自适应 UKF 算法相比于传统 UKF,能够将多路径误差削弱近 60%,该方法在针对北斗定位中由于 多路径误差产生的噪声不可知的情况具有很强的适用性。     

基于传声器阵列电动汽车用电机系统噪声源识别研究

为了满足电动汽车电机驱动系统工作噪声源定位的研究需要,在基于波束成型理论分析的基础上,利用十字形阵列进行了噪声源识别试验研究,确定了该电机系统工作过程中的的主要噪声源依次为风扇、变速箱和电机本体的部分区域。为了验证试验结果,与基于声强测试理论的分布测点法试验结果进行了对比研究。结果表明,在试验条件下,基于声阵列的电动汽车用电机系统噪声源识别方法比基于声强测试理论的分布测点法更为快捷,而识别效果相同。进一步说明声阵列方法在工作环境中有效实现机械或电气设备噪声源定位的可行性。     

Unbiased parameter estimation of linear systems in the presence of input and output noise

It is well known that in practical situations the observed input-output data of an identified plant are usually corrupted by measurement noise. In this case the ordinary least-squares estimator of the system parameters is biased. In order to obtain a consistent estimator, a new type of modified least-squares estimation method, which is called the bias-eliminated least-squares (BELS) method, is presented in this paper. It is shown that the estimation bias can be determined if the variance of the white measurement noise can be obtained accurately. A designed first-order prefilter is connected in parallel to the input of the identified system. Based on asymptotic analysis, the noise variance can be estimated correctly by using the processed sampled data. Both a batch algorithm and a recursive algorithm are presented. It is shown that the presented BELS method gives a consistent estimate without a priori knowledge of the variance of the white input and output noise. Simulation results are presented to support the theoretical discussions.     

基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法研究

特高频法检测GIS局部放电时往往受到不同类型的噪声干扰,天线采集到微弱的特高频信号容易被噪声淹没,导致局部放电检测不准确甚至检测系统在现场无法正常工作等问题。针对上述问题,提出一种基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法。该方法利用对偶树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法进行改进并对GIS局部放电特高频信号进行降噪。利用EMD法将含噪信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,然后利用联合分布模型进行每个IMF分量的DT-CWT降噪的小波系数估计,对每个IMF分量进行降噪。最后将降噪后的IMF分量进行信号重构得到降噪后的信号。GIS局部放电特高频信号降噪试验结果表明了该方法达到很好的噪声与非噪声信号的分离效果,拥有较高信噪比,以及能够保持早期局部放电特高频信号特征。     

空调用多翼离心风机气动噪声的仿真研究

空调气动噪声是影响室内舒适性的重要因素,本文对空调用多翼离心风机的非定常流场及噪声特性进行了数值分析。利用CFD软件SC／Tetra模拟非稳态流场,并采用Ffowcs—WilliamsandHawkings模型计算气动声压。对某空调用多翼离心风机的噪声进行了预测,所测得的离散噪声和宽频噪声均与测量值吻合良好,为空调器空气流场的优化设计和降低空调器风机空气流动噪声的研究提供了有效工具。     

基于STFT的高压电气设备局放信号时频分析

为了分析高压电气设备的局部放电信号,介绍了基于短时傅里叶变换(STFT)的时频分析方法及其重要性,并使用2种基于Matlab的方法仿真分析了局放信号。结果显示,基于trfstft方法的STFT时频分析可很好的给出局放信号的时频变化规律及其强度并从噪声中分离出局放信号。这提供了一种对含噪的模拟局放信号去噪处理的方法,可帮助有针对性地减少其危害,并进行目标识别和故障诊断。     

变电站环境噪声三维空间衰减模型及算法研究

为了准确计算变电站噪声对周边环境影响的大小,通过对噪声衰减理论和变电站环境特点的分析,建立了变电站仿真数学模型,并基于该模型提出了变电站三维空间噪声预测算法。噪声衰减计算中,最复杂的是求解几何衰减中菲涅耳数,而求解菲涅耳数的关键是求解绕射声的声程差,利用凸包算法求解变电站内多声源、多障碍等复杂场景的声程差问题。仿真计算结果与实测结果对比显示,该模型和算法能够准确预测变电站周边三维空间中任意位置的噪声大小,为开展变电站环境噪声预评价、新建变电站规划设计中噪声控制优化以及运行变电站噪声的工程治理方案优化等提供技术支持和理论依据。     

大功率开关磁阻电机EMI噪声综合分析与处理

针对开关磁阻电机传导电磁干扰问题,分析了3kW大功率开关磁阻电机电磁干扰（electromagneticinterfere,EMI）噪声生成机理,提出噪声特征提取及基于散射参数的EMI滤波器性能优化方法,并据此研制出传导噪声综合分析与处理装置。实验表明,上述装置可准确提取EMI噪声特征并有效抑制噪声,最大可达30dBμV,验证了文中所提方法的有效性。