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1.
混合噪声下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
采用互高阶累积量 (互四阶累积量 )的一维对角切片为统计量 ,首次证明了互高阶累积量可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声 ,并在建立互高阶累积量的Yule -Walker方程的基础上 ,通过特征分解 ,建立了信号矢量空间与噪声矢量空间 ,首次提出了混合噪声背景下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法。仿真结果说明 ,该方法在几乎不需要有色噪声的先验信息的条件下 ,具有良好的谱估计的分辨率和谱估计的稳定性。与其他方法比较 ,该方法抗干扰性更强 ,其信噪比工作门限低 ,特别适合于工程应用  相似文献
2.
电站锅炉声学测温中时间延迟估计的仿真研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了在电站锅炉声学测温中获得准确的声波飞渡时间,针对强噪声环境下弱信号检测问题,研究了声信号的时间延迟估计。对从国内某电站锅炉采集的炉膛噪声进行了频谱分析和统计分析,认为炉膛噪声是以中心频率250~ 1000 Hz的低频燃烧噪声为主的类高斯噪声。指出了电站锅炉环境下几种传统的时延估计方法的不足,提出了一种基于高阶累积量的时延估计方法。在指数分布信号中加入实测炉膛噪声信号,设定不同的信噪比,分别对基于ML互相关方法和基于3阶累积量方法进行了100次蒙特卡罗时延估计仿真试验。结果表明,在较低的信噪比下,3阶累积量方法仍可以抑制非高斯信号中相关高斯噪声的影响。不仅为声学测温中的声波飞渡时间测量提供了指导,而且对基于时延估计的锅炉四管爆漏声源定位有一定的参考价值。  相似文献
3.
基于高阶累积量的暂态电能质量扰动分类研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为提高暂态电能质量扰动分类识别的精度,提出了一种基于高阶累积量与支持向量机的暂态电能质量扰动信号的分类识别算法。该算法利用高阶累积量提取脉冲暂态与振荡暂态2类扰动的3阶与4阶统计特征,并选取各阶统计结果中的极大值个数、极小值个数以及最大值、最小值共8个特征量作为支持向量机的输入。利用Matlab产生仿真数据对此方法进行了仿真验证,结果表明,高阶累积量可以有效表征暂态扰动特征,且受噪声影响小;结合支持向量机可有效分类识别这2类暂态扰动,在训练样本为50组,核函数选择为线性核函数时,识别率可达到99%;当混合有其他扰动分量时,该方法也有效。  相似文献
4.
高阶小波包奇异谱熵在故障选线中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对奇异熵对经高阻接地的不敏感性、经常导致选线失败的问题,提出了基于高阶累积量多分辨率奇异谱熵的方法.该方法有机地融合了小波包分解理论,奇异值分解理论和信息熵理论的各自优点,并充分体现信号的内在信息,有效地提取非线性特征分量和抑制高斯噪声,经高阶累计后包含了更多的选线信息.基于 ATP 的仿真结果表明:该故障选线方法能够快速识别故障线路,不易受到故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,具有较好的适应性.  相似文献
5.
局部放电是电力变压器绝缘劣化的主要原因,研究局部放电定位对提高电网的安全运行很有帮助。该文研制了一种用于电力变压器局部放电定位的复合传感器,并针对该传感器进行了定位仿真和实验。复合传感器由共形的13阵元十字形超声波传感器阵列和2×2阵元的超高频传感器阵列组成。应用高阶累积量处理技术对十字形超声阵列进行虚拟扩展,扩展后阵列具有61个阵元的阵列性能,提高了超声阵列的孔径和方向性锐度,这极大减少了后续硬件电路和成本。利用扩展超声阵列配合超高频阵列来仿真局部放电定位,结果表明扩展阵列具有很好的定位效果。在噪声背景下与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法作了比较,结果表明高阶累积量处理技术能更好地抑制各种高斯色噪声的干扰。基于该十字形超声波阵列传感器进行了局部放电定位实验,结果表明扩展后的十字形超声阵列能精确地定位局部放电,定位的相对误差小于5%。对较少数目阵元的阵列实施虚拟扩展技术,为阵列技术在电力设备上的实用化提供了可能性。  相似文献
6.
时延估计是基于时间差的变电站局部放电空间定位算法的基础,也是决定定位准确度的关键。为此,以Tugnait的高阶统计量理论为基础,提出了基于4阶累积量的局部放电超高频(UHF)信号时延估计算法,并给出了具体的时延计算方法。该算法以高阶累积量代替信号本身来进行相关分析,估算得出信号时延,具有对相关特性未知的Gaussian噪声不敏感的优点。仿真实验利用双指数振荡衰减函数,并加入Gaussian噪声和定频干扰,模拟变电站现场局部放电超高频信号,利用该时延估计算法可以准确得到信号时延。最终利用该算法计算变电站实测多路超高频信号的时延,并将该时延序列应用于基于天线阵列的变电站局部放电定位,估算出局部放电源的空间位置,且定位误差<0.3m,验证了该算法的有效性和实用性。  相似文献
7.
自回归模型(autoregressive model,AR模型)是常用时序分析方法,包含了重要的系统状态信息,但一般适用于平稳过程,而真实信号多为非平稳非高斯信号,采用特别适用于非高斯信号分析的高阶累计量进行AR参数估计,以所得AR参数作为特征向量,以模糊聚类分析方法进行模式识别。将该方法应用于滚动轴承故障诊断,成功实现了滚动轴承故障类型判别与性能退化评估。  相似文献
8.
抑制现场噪声干扰、有效提取信号特征是局部放电(PD)信号检测和分析的关键,为此,利用自回归–滑动平均(ARMA)模型对局部放电辐射的特高频(UHF)电磁波信号建模,给出了利用高阶累积量估计模型阶数和参数的理论依据和算法。以混有Gauss白噪声及定频干扰的双指数振荡衰减函数模拟局部放电辐射的UHF信号,利用ARMA模型参数重构信号的Fourier变换幅值,利用双谱估计重构其Fourier变换的相位,最终重构时域信号,以验证该算法重构信号的有效性。利用该方法重构变电站实测的局部放电辐射的UHF信号,验证了该算法在变电站现场干扰情况下,可从现场采集到的含有噪声的信号中重构出只相差常数因子和线性相移的有用信号。且算法辨识得到了信号的ARMA模型参数及重构得到的UHF信号频谱及时域信号,可以给局部放电类型识别等进一步处理提供参数。  相似文献
9.
局部放电(PD)是电力变压器绝缘劣化的主要原因,对局部放电进行定位有助于加强电力系统的安全运行。为此,研制了一种用于变压器中局部放电定位的、可重复布置的复合传感器,并对它进行了实验研究。该传感器由13阵元的L形超声阵列与超高频电磁传感器共形地组成,应用高阶累积量处理技术对L形阵列进行扩展后可使之具有97个虚拟阵元的性能,提高了超声阵列的孔径和方向锐度。在局部放电实验平台上进行了定位实验,结果表明该复合传感器能很好地识别及定位单个或多个局部放电源,定位的平均相对误差分别为2.1%和5.1%。对较少阵元数的阵列实施虚拟扩展利于形成微型化复合传感器,为阵列技术在电力设备监测中的实用化奠定了基础。  相似文献
10.
针对奇异熵对经高阻接地的不敏感性、经常导致选线失败的问题,提出了基于高阶累积量多分辨率奇异谱熵的方法。该方法有机地融合了小波包分解理论,奇异值分解理论和信息熵理论的各自优点,并充分体现信号的内在信息,有效地提取非线性特征分量和抑制高斯噪声,经高阶累计后包含了更多的选线信息。基于ATP的仿真结果表明:该故障选线方法能够快速识别故障线路,不易受到故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,具有较好的适应性。  相似文献
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