基于特征谐波线性相移PWM的并网逆变器特定间谐波抑制方法

大规模电力电子设备接入电网带来一系列间谐波振荡问题,影响电网稳定与安全运行。从并网变流器的脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)控制着手,提出一种线性相移PWM方法,对逆变器输出特定间谐波进行补偿,防止间谐波进一步传播放大。首先,分析了线性相移调制实现频率偏移的机理,在此基础上,提出了基于特征谐波线性相移调制的特定间谐波PWM控制方法。然后,建立了并网逆变器特定间谐波线性相移空间矢量脉宽调制(space vector PWM,SVPWM)双闭环控制模型。该方法可以实现特征谐波与目标间谐波之间±50 Hz的最大频率偏移,具有较好的特定间谐波补偿抑制效果。Matlab/Simulink仿真分析和RT-LAB半实物仿真实验验证了该方法的有效性。     

发电机保护中的三次谐波滤过器和滤波器算法

针对发电机定子一点接地保护及匝间短路保护中,要求配置三次谐波滤过器和三次谐波滤波器的实际情况,设计了三次谐波滤过器和三次谐波滤波器的算法,这两种算法具有计算简单、性能优良且不受频率偏移影响的特点。这些算法已在有关实际保护装置中应用。     

基于继电保护原理判据的可靠性评估

本文应用概率方法对二次谐波制动原理的动作判据进行研究,提出了保的可靠性评估模型。首先描述了几种二次谐波制动原理的判据,定义了二次谐量比与保护启动概率的平面分布关系;然后以实际运行方式下二次谐波含量范围内启动概率的平均值作为基础可靠性参数,推导出二次谐波制动保护动的闭锁概率,算例结果说明了所提方法的实用性和有效性。     

基于apFFT-AMD的密集频率谐波/间谐波检测

针对电力谐波信号中含有密集频率的谐波/间谐波问题,提出全相位快速傅里叶变换（apFFT）与解析模态分解法（AMD）相结合的检测方法. 由于AMD在分解前需要确定信号中各个频率成分,应用apFFT对待分析信号进行频谱分析,得到频谱中各个频率的值;通过apFFT相位谱的平坦特性来判断信号中是否含有密集谱频率成分,获得密集频谱谐波/间谐波频率的大概位置,若含有密集频谱成分,对信号中的密集频段使用量子粒子群进行优化,寻找最佳的二分频率;通过各个频率成分之间的二分频率,利用AMD方法将电力谐波信号分解为一系列的单频信号分量,以完成含有密集频率的谐波测量. 与希尔伯特-黄变换法（HHT）相比,该方法对于含有密集频率的谐波/间谐波信号分解效果更好. 仿真和实验结果都表明了该方法的有效性和准确性.     

SVPWM算法中消除偶次谐波的优化及仿真

为了消除矢量控制中的偶次谐波,在分析了偶次谐波产生的原因的基础上,提出了一种能够消除偶次谐波并减少开关损耗的SVPWM算法。该算法将常规的7段式开关顺序变为了5段式开关顺序,减少了开关次数,从而既降低了开关损耗,又消除了偶次谐波。文章最后利用Matlab/Simulink对该算法进行了仿真,验证了该算法的正确性与可行性。     

Bessel波二次谐波声场的仿真研究

为了研究有限衍射Bessel波的二次谐波特性,通过频域有限差分方法求解Bessel边界条件下的KZK方程,对吸收媒质中零阶Bessel波的基波和二次谐波分量进行计算和仿真,研究了二次谐波沿传播方向的分布规律.结果表明二次谐波声场同样具有有限衍射特性,且相对于基波分量而言,二次谐波在远场具有更窄的主瓣,而在近场则具有更大的主、副瓣比值,对比发现研究结果与实验结果吻合.研究验证了由KZK方程拟线性形式解析解得出的关于二次谐波是非衍射波的论断,并且指出了解析解的适应范围.利用二次谐波的远场特性进行超声成像可以获得更高的图像分辨率,而利用其近场特性进行成像则可以更有效地抑制副瓣产生的伪像.     

基于单纯形优化谱估计的间谐波检测

谐波和间谐波是最重要的电能质量问题之一,其检测分析具有重要意义。在分析谱估计间谐波检测法的基础上,提出一种基于单纯形优化谱估计的间谐波检测方法,该方法能够快速准确地实现谐波及间谐波检测。     

基于加速梯度投影法的谐波源定位方法

针对传统谐波源定位计算复杂且精度低的问题,结合考虑到谐波源分布的稀疏性,提出了一种基于加速梯度投影法的谐波源定位方法.以节点的注入谐波电流为状态量,以支路的谐波电流为量测量建立谐波源定位约束二次规划模型,并基于滞后最速下降法来求解加速梯度投影问题.该方法能自动选取动量参数,只需要较少的测量值即可快速定位谐波源,显著提高收敛速度.在不同噪声干扰条件下的仿真实验结果表明,提出的方法能获得更高的谐波源定位精度,且具有一定的抗噪声能力.     

抑制电弧炉间谐波并联谐振的SVC最优选址方法

电弧炉类非线性负荷常常会产生一个频段范围的时变间谐波,易与配电网产生并联谐振,严重危害配电网的安全可靠运行。提出一种间谐波谐振模态转移方法,通过静止无功补偿器（static var compensator, SVC）装置的接入改变系统的节点导纳矩阵,使并联谐振的频率偏移出间谐波源频谱范围,然后基于模态分析法和序列二次规划算法,优化SVC装置的最佳接入点。在Matlab中建立优化算法仿真算例,验证了所提方法的有效性。     

电网谐波状态估计量测点的优化配置方法

为确定电网内的谐波电压水平,并减少一次投资,对谐波状态估计量测点的优化配置问题开展深入研究。首先,将系统节点划分为2类,即未量测节点和量测节点,利用系统谐波导纳矩阵,推导出量测相量和其他系统状态相量之间的关系;其次,根据量测矩阵的奇异值,详细分析量测矩阵的可观测性;最后,以量测矩阵的秩与条件数的加权和作为目标函数,利用交叉概率、变异概率随目标函数排序变化的自适应遗传算法,求出系统量测点的最佳安装位置和安装数目。IEEE-14节点系统仿真结果表明:所提方法减少了量测点配置数目,且保证了电网谐波状态估计的准确性。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。     

Adaptive de-noising method based on wavelet and adaptive learning algorithm in on-line PD monitoring

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＰＤｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉ ｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｉｓｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｎｏｉｓ ｅｓ,ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｎｏｉｓｅｓ ,ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎｎｏｔｆｕｌｌｙｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ .Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉ…     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

旋转机械振动信号的固有模式函数降噪方法

针对旋转机械非平稳振动信号中局部低能量噪声的消除问题,提出一种基于固有模式函数(IMF)的振动信号降噪方法.该方法在信号经验模式分解(EMD)的基础上,通过对一阶IMF进行L次随机排序操作,构造观测信号的L个样本序列.根据白噪声各阶IMF的能量密度,计算L个样本序列各自分解所得IMF的阈值.通过样本幅值与阈值的比较,将IMF中过零点区间内极值小于阈值的所有样本点去除,并利用这些阈值去噪后的IMF重构信号.仿真和实验结果表明,本方法对各阶IMF中局部低能量噪声的消除是有效的,且降噪后信号的时频特征显著.     

双三次B-样条平滑滤波算子的研究

边缘检测一直是图像处理中的难题。常用是边缘检测算子有：Canny算了、Deriche算子、Sobel算子和Prewitt算子，它们将，边缘检测算子归结为一个恰当的平滑方法及计算滤波之后的梯度或求二阶导数的零交叉指纹图，没有很好地解决闰滑噪声和边缘的精确定位之间的矛盾。充分利用边缘信息的多尺度性及小波变换的特性，通过B-样小波变换，给出了双三次B-样条平滑滤波算子，并且利用该算子进行了大量的边缘检测实验。实验结果表明，文中所给的方法对边缘检测非常有效。具有良好的鲁棒性。     

在连续噪声背景下分离脉冲信号的一种方法

在探伤中经常遇到以脉冲形式出现的伤信号，伴有大小随机变化的连续噪声，包括某些因为仪器平衡点漂移产生的趋势项．有时噪声绝对值可能相当大，甚至超过伤信号．作者提出一种简便有效的方法，可以将伤信号分离出来，并对此方法作了一定的理论分析     

基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪

小波去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.首先介绍了隐马尔可夫树模型,进而给出了隐马尔可夫树算法,最后基于隐马尔可夫树模型,分别用3种相似的方法对Lena图像的不同加噪图像进行了去噪实验.实验表明,本文所用去噪方法,无论对于峰值信噪比还是对于视觉上的效果,都取得了令人满意的效果.     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的去噪。数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。     

形态滤波方法在振动信号降噪中的应用

针对在旋转机械振动信号采集过程中引入的噪声污染和基线漂移等问题,采用形态开-闭和闭-开组合运算对染噪的振动信号进行处理.采用形态滤波方法对振动信号进行降噪处理,无须考虑振动信号的频谱特征.在对信号进行基线漂移校正时,所取直线结构元素的长度为采样信号周期长度的一半即可,但是为了得到更好的效果,可以将结构元素取得长一些.为消除信号中混入的尖峰脉冲干扰,结构元素的长度应该远小于待滤波函数的长度,并大于干扰脉冲的宽度.通过在仿真信号中加入不同的噪声干扰检验形态滤波方法的降噪能力,并将形态滤波方法用于现场信号的降噪处理,处理后的信号较好地保持了原信号的特征,说明该方法具有良好的滤波降噪效果,而且算法简单,便于工程现场的使用.