基于加汉宁窗的FFT高精度谐波检测改进算法

大量非线性元件的应用导致电网谐波问题愈发严重,快速傅立叶变换（FFT）在非同步采样条件下难以实现谐波的精确检测,通过加窗插值可以改善FFT算法的准确度。根据信号加Hanning窗离散频谱的衰减特性,提出一种高精度改进算法。该算法通过对加窗信号的离散频谱序列进行特定的多项式变换,进一步减轻各次谐波频谱之间的互相干扰,继而应用插值运算推导出各次谐波频率、幅值和相位的高精度校正公式。对该算法与Hanning窗和Blackman-Harris窗插值FFT算法进行Matlab仿真对比,验证了该算法具有更高的分析精度。对电容器谐波电流的实验研究进一步证明了改进算法的有效性。     

基于标准电流注入的钳式微电流传感器在线定标方法

钳式微电流传感器具有工程安装方便的优点,在电气设备绝缘监测中应用广泛。由于安装过程中开口气隙的不一致,加之野外运行温差较大造成信号处理电路温漂和参数变化,致使在实验室严格调试的高精度微电流传感器,运行时会产生较大误差,并且各个传感器的变比也会偏离设计值。为此,提出了基于标准电流注入的微电流传感器在线定标方法,运行时在原边注入1个标准的定标电流信号,该信号的频率应避开传感器工作电流所含有的工频和一定幅值的谐波频率;然后从传感器信号处理电路的输出端得到定标信号,进而计算实际标度,根据此标度就可计算出实际泄漏电流。实验得到的传感器精度可以达到±0.05%,实验室和现场实验验证了提出方法的有效性和准确性。     

提取绝缘子泄漏电流特征时母小波的选择

母小波的选择对提取绝缘子泄漏电流中的突变成分具有重要作用。根据对大量泄漏电流信号的分析,得出小波分解后的细节的能量越集中,所采用的母小波越适合提取泄漏电流的突变成分。据此采用熵作为评价母小波优劣的方法,并给出了泄漏电流熵的计算过程,进而给出了选择最佳母小波的步骤。以高压试验室采集到的泄漏电流为分析对象,以db(Daubechies)小波系为待选母小波集合,根据各小波分解泄漏电流之后的熵值,确定了db2小波为最佳母小波。采用不同母小波对泄漏电流进行了分析,结果显示db2小波优于其他小波。从而得出结论:给出的判断最佳母小波的方法是有效的。     

节水型社会是解决水危机的必然选择

从系统动力学的正因果反馈环的思路出发,提出节水是解决水危机的良方,制度建设是建设节水型社会的核心,及"政府调控,准市场配置和广泛参与"是节水型社会的运行机制。     

巴林博物馆,巴林

巴林是位于波斯湾内的一个岛国,它具有古老的伊斯兰文化,地处热带沙漠气候区。该博物馆建在巴林首都麦纳麦市中心。它与城市规划中拟建的国家图书馆、城市活动中心和已建成的办公大楼等组织在一个大的空间中。这组建筑相互围合,中间是个广场和一个独立的连拱廊。博物馆由四个方形的独立展馆     

绝缘子泄漏电流去噪研究

为了去除绝缘子泄漏电流中的噪声,提出了傅里叶变换和小波变换相结合的去噪方法。解决了采用该方法去噪时涉及的关键问题,包括周期分量的选择、母小波的选择、小波分解层数的确定、小波阈值的选择。根据对泄漏电流中各成分的频谱分析,给出了提取周期分量的阈值;根据提取泄漏电流突变值的效果,确定了最佳母小波;根据提取周期分量后剩下成分的频率分布,提出了小波分解层数的计算公式;根据绝缘子泄漏电流波形的多样性,给出了不同情况下的阈值选择。以现场绝缘子泄漏电流和高压试验数据为处理对象,采用所提的方法进行了去噪。去噪结果表明,所提方法既能平滑泄漏电流,又能有效保留特征数据,具有重要的实用价值。     

梅地亚中心

梅地亚中心原名为中国国际新闻广播电视交流中心。本大厦是第十一届亚运会主要配套工程之一。是由中央电视台与日本NHK电视台合资兴建的。它位于中央电视台的东北面,北临风景秀丽的玉渊潭公园,东侧为军事博物馆。 本大厦是由电视转播楼,公寓和宾馆三个主要建筑所组成的,是个功能较齐全的综合性建筑。据了解象这样作为电     

新闻搜索引擎的设计

将不同的新闻网站的内容集中分类显示。系统为样本网页建造了数学模型,根据网页所属的类别。构造不同的矩阵。对于未确定类别的网页,构造其对应的向量,并计算该向量和不同矩阵之间的值,比较计算结果和阀值的关系。确定网页的类别。     

基于FFT和ITD的绝缘子泄漏电流去噪

采用快速傅里叶变换（FFT）实现泄漏电流中周期分量和非周期分量的分离,给出了分离2种分量时的阈值。采用改进的固有时间尺度分解（ITD）方法实现非周期分量的去噪,给出了采用ITD去噪时的阈值。引入两端延拓解决了ITD的端点效应问题,提高了采用ITD分析的准确性。以高压试验中采集到的绝缘子泄漏电流为处理对象,采用所提方法对其进行了去噪。结果表明：所提的方法既能平滑信号,又能有效保留特征数据。     

基于压缩传感理论的绝缘子泄漏电流数据压缩

绝缘子泄漏电流数据量大,给监测系统数据存储和传输带来巨大的负担.针对这个问题,提出基于压缩传感理论(Compressed Sensing,CS)的数据压缩方法,CS将采样与压缩合并进行,少量采样就能很好地恢复信号,不仅降低对硬件要求,而且提高压缩效率.将泄漏电流信号进行小波变换的稀疏分解,然后对稀疏的泄漏电流信号进行高斯测量编码,最后应用正交匹配追踪算法(OMP)重构信号.实验结果表明,对绝缘子泄漏电流进行CS数据压缩具很高的压缩比,恢复的信号也比较理想.