快速傅里叶变换和广义形态滤波器在抑制局部放电窄带干扰中的应用

根据局部放电信号和窄带干扰的差异,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和广义形态滤波器抑制窄带干扰的新方法。首先利用FFT得到窄带干扰的离散谱线,再利用基于数学形态学原理构造的广义形态滤波器将局部放电信号中的干扰滤除,最后进行傅里叶逆变换和小阈值处理以提取局部放电信号。仿真和实测数据的处理结果表明,该方法通过选取合理的结构元素可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题。     

激光点云孤岛数据高精度滤波算法研究

针对车载激光雷达线性测量数据中由于遮挡造成的远离主体点云且成簇状分布的孤岛数据滤除困难问题,提出一种与数字信号处理技术相结合的点云滤波方法。通过对点云数据帧中相邻数据点构造高差序列,采用离散傅里叶变换求解高差序列的幅频响应。经过频域信号的低通滤波与反傅里叶变换,还原出孤岛数据被极大修正的比较信号。通过比较信号对点云数据帧中数据点进行阈值判断,从而滤除孤岛区域点信息。通过实验验证算法性能,结果表明,该滤波方法实现了孤岛数据的全部滤除,同时,一类误差与三类误差均低于1%,滤波对主体点云特征影响较小。满足中大型测量场中对点云滤波的使用要求,具有良好的工程应用价值。     

多脉波整流变压器相位测量算法

研究基于傅里叶变换的相位测量算法,用傅里叶积分计算测量对象波形的频率,根据实际基波频率对采样数据做整周期截断得到分析数据,减小了非整基波周期截断及基波频率波动带来的截断误差.用MATLAB搭建仿真平台,实现算法并评估其抑制谐波及噪声干扰的效果.全面测试表明算法测量相位差精度高、不确定度小.     

基于移动FFT的PD在线检测中正弦干扰抑制方法

为剔除局部放电在线检测中干扰信号,尤其是连续正弦干扰(continuous sine interference,CSI),应用移动(fast Fourier transform,FFT)算法,以递推的方式求取信号的离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT),提高信号处理的实时性。通过对频域信号进行阈值处理,来抑制局部放电测量中的CSI干扰,并通过离散傅里叶反变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)获得处理结果。另外,每次提取处理结果的中间数据(大小等于步长)作为本步的处理结果,避免了DFT的边沿效应和窗函数的影响。实验结果表明,所提出的方法能够很好地滤除局部放电中的连续正弦干扰,且使局部放电脉冲衰减很小,实时性好。将该方法应用于地铁牵引变电站馈线电缆绝缘性能的在线检测中,取得良好的效果。     

基于希尔伯特—黄变换的次同步振荡检测研究

针对目前电力系统次同步振荡的辨识局限于线性化方法,提出了一种非线性、非平稳信号的处理方法:希尔伯特—黄变换。首先对振荡信号进行滤噪和时延补偿预处理,然后用黄变换辨识出模态参数,最后与改进的PRONY算法及快速傅里叶变换的辨识结果对比分析。仿真结果表明,经验模态分解可以滤除信号中的噪声干扰,为模态参数的准确分析奠定了基础;并且黄变换方法能有效分解出频率不接近的振荡模态,进而准确的辨识出模态参数,得到振荡模态的时频特性。鉴于此方法会出现频率模态漏分解的情况,在实际工程中可同时使用改进PRONY法、快速傅里叶变换和黄变换以提高次同步振荡辨识的准确度。     

基于DFT插值的频率测量技术

在对控制舱电源频率以及控制舱反馈信号频率测试过程中时,传统测试方式对噪声、温度等电路干扰很敏感,精度难以达到要求。采用离散傅里叶变换插值分析法,先通过快速傅里叶变换分析信号的频谱,然后探讨了直接计算的误差来源和减小误差的常用方法,并选用插值方法来获得更精确的结果。最后,实验验证表明了测量结果在要求的精度范围内,可以满足使用要求。     

基于LabVIEW的光纤汽轮机振动测量系统研究

在对汽轮机振动进行测量时,由于传统测量方法中传感头不便安装、且信号易受电磁干扰,很难对微小位移进行高精度测量, 光纤位移传感器具有体积小、不受电磁环境干扰等特点,通过光电转换、信号调理放大实现对汽轮机振动信号的在线测量,结合LabVIEW软件对噪声信号进行曲线拟合并结合快速傅里叶变换进行幅频特性处理,获得高精度的微位移测量结果。整个测量系统具有抗干扰、测量速度快、数据实时记录等优势,能实现在线测量微位移功能,经实验验证,振动测量范围1~500 μm、精度±05%,动态范围<1 kHz,可以满足汽轮机振动测试需要。     

基于加窗傅里叶变换的弱电网阻抗测量算法

为了解决基于传统傅里叶变换的弱电网阻抗测量在电网背景谐波干扰和基频偏移时出现严重的检测误差现象,给出了一种改进的检测算法。通过深入分析傅里叶变换以及窗函数的数学特点得出,对信号的非同步采样及传统傅立叶变换较慢的频响曲线衰减速度是引起误差的主要原因。基于此提出采用加窗傅里叶变换算法,以大大提高傅里叶变换主瓣与旁瓣以及旁瓣间的衰减速度,同时适当增加傅里叶变换的频率分辨率以避免加窗之后主瓣过宽引起的主瓣干扰。Matlab仿真和实验结果表明,所提改进算法可有效提高电网阻抗检测的计算精度和抗干扰能力。     

基于Hermite插值同步化算法的电网谐波与无功测量方法

针对快速傅里叶变换(FFT)分析电力系统谐波及Hilbert变换测量无功功率时的采样非同步问题,推导出了基于两点Hermite插值的同步化公式.该方法对由固定采样频率采得的序列进行重新定位,利用Hermite同步化公式获得当前实际信号的同步采样序列,从算法上实现对信号的同步跟踪,然后用普通FFT变换分析各次谐波参数以及用Hilbert变换测量无功功率.仿真结果表明,用该方法进行电网谐波分析和无功测量,同步化公式简单,运算量小,测量精度高,对于工频波动较大的情况仍具有很好的分析测量结果.     

加窗傅里叶变换谐波检测算法及其插值改进研究

直接采用快速傅立叶变换(FFT)方法进行谐波分析无法避免栅栏效应和频谱泄漏现象,不能获得准确的各次谐波参数.为此,针对谐波检测的加窗傅里叶变换进行研究,应用插值算法对窗傅里叶变换进行改进,提出一种基于逐幅谐波消去法的插值.理论分析和仿真表明,该改进算法可有效地减少泄漏,降低噪声的干扰,精确地获得各次谐波的幅值和相位.     

基于毫米波雷达的动态目标生命体征检测研究

毫米波雷达测量生命体征技术具有重大医用价值,然而呼吸谐波和人体随机移动信号作为噪声信号的一种,严重影响了心跳频率的提取。针对上述问题,根据不同呼吸方式的特点提出了一种多检测点信号分离技术与自适应噪声抵消算法相结合的方法测量动态目标心率,完成实验测试。该方法先通过77 GHz调频毫米波雷达同时测量待测者胸部和腹部微动信号,再利用新提出的基于胸部和腹部的多检测点信号分离技术分离胸部和腹部基带信号,之后通过自适应噪声抵消算法消除噪声信号,最后对心跳信号进行频谱分析得到心跳频率。实验表明,在人体随机移动状态下,该方法可以有效消除噪声信号干扰,且单一目标多次测量实验中测量心率的误差率仅为1.19%,较多通道卡尔曼平滑器方法降低了0.97%。     

标准贯入试验测量击打能量的试验研究

标准贯入试验是最常用的勘察手段之一,具有历史悠久、操作简单、造价低廉、可参考和借鉴的经验丰富等优点。但传统的数标贯击数的方式缺乏理论支持,且试验过程中存在因设备差异和杆长不同带来的标准贯入击数的误差问题,通常的做法是采用测量击打能量来对锤击击数进行修正。本文在前人研究的基础上,开展标准贯入试验的击打能量测量的试验研究。具体的方法是通过实时采集钻杆在受自由落锤锤击时的加速度信号,并对高频波干扰进行低通滤波,并采用力量速度法将加速度物理量转化计算,实现在标准贯入试验过程中实时监测击打能量。通过在不同密度的砂土中采用此法进行试验,得到不同密实度相对应的击打能量呈规律性的不同的结论。国内在标准贯入试验的定量化与自动化方面的研究还较少,本文的研究对推动国内在此领域的进展有一定积极的意义。     

数据融合用于MOA在线监测数据的处理

为解决MOA在线监测测量数据产生的误差,采用算术平均值和分批估计相结合的数据融合方法,平滑MOA在线监测过程中外界因素的干扰,保留了真实信号的基本特征,使其结果更能有效反映MOA当前的绝缘状况。两种方法处理MOA在线监测数据的标准差结果显示数据融合方法能得到比简单的算术平均值更加精确的数据。该方法程序简单、可操作性强、适于现场应用。     

基于谐振频率预测模型的配电网电容电流测量方法

现有配电网电容电流测量的信号注入法在测量精度和速度上暂不能达到平衡,为更适应测量系统快速跟踪变化的要求,提出了一种谐振频率预测模型。该模型直接根据波形波峰间的时间差进行谐振频率的计算,能够快速确定电容电流大小,大大缩短测量时间。为有效消除具有一定频率偏差的工频信号干扰,设计了级联陷波器对中性点电压信号进行处理。多组仿真实验证明,该模型测量方法可有效消除工频信号干扰,计算简便,测量精度高、速度快。     

基于数学形态学的数字滤波器设计与分析

针对电力信号监测中可能遇到的各种干扰，通过数值仿真详细研究了结构元素的形状、幅值和宽度对形态学数字滤波器性能的影响。分析指出，最优结构元素的选取，与干扰的类型和频率、待处理数据序列的采样率等因素密切相关，一般要根据信号和干扰的具体特征，通过数值仿真预先确定。对于宽带干扰的消去，采用余弦型结构元素时滤波效果较好：对于窄带干扰的消去，矩形结构元素的应用特性较佳。随着信号采样频率的增加，结构元素宽度应按线性递增规律选取，以获得较优的滤波特性。这些研究结果为形态学滤波器在电力信号监测和处理中的应用提供了设计依据。     

加权自适应MULBP与2DPCA结合的掌纹识别方法

针对局部二值模式(local binary pattern, LBP)容易受到随机噪声和边缘点对图像的影响,以及局部二值模式描述图像纹理特征时阈值不能自动选取导致鲁棒性差的问题,提出一种基于加权自适应多重均匀局部二值模式(weighted adaptive multiple uniform local binary pattern, WA-MULBP)与二维主成分分析(two dimensional principal component analysis, 2DPCA)相结合的掌纹识别方法。首先采用直方图均衡化(histogram equalization, HE)对掌纹感兴趣区域(region of interest, ROI)图像进行光照预处理,减少成像时的光照变化对最后掌纹识别成功率产生的影响;然后将预处理后的图像分成大小均匀的子块并利用自适应多重均匀局部二值模式(adaptive multiple uniform local binary pattern, A-MULBP)算法获取各个子块的纹理特征直方图和权值;最后,将各个子块的纹理特征直方图和权值相乘串联得到最终的纹理特征直方图,经2DPCA维数约简后采用欧氏距离判别法进行掌纹识别。在香港理工大学PolyU图库、同济和IIT-D非接触式图库、自建非接触图库以及它们的噪声图库上进行对比实验,可获得最低等误率分别为1.879 0%、2.019 2%、2.184 9%、2.663 2%、4.380 3%、4.730 1%、5.005 0%和5.223 7%,且识别时间都在1 s以内。相比其他算法,在保证实时性的情况下,有效提高了识别精度和鲁棒性。     

新型陶瓷基复合材料粘接构件的脱粘超声检测信号处理方法

针对一种新型的陶瓷基多孔复合材料粘接结构件,利用超声C扫描系统对构件脱粘缺陷进行检测时,由于材料多孔性和各向异性导致超声数据产生强烈的声学噪声,造成重构图像边缘模糊.针对此问题,提出利用小波包时频域分析及能量谱分析的方法获取超声回波信号的频谱和能量谱特征.为增强回波信号的特征,采用自适应小波包阈值算法进行消噪处理,相较...     

大电流法与异频法测量地网电阻比较

传统的50Hz工频大电流法测量接地电阻难于排除干扰,测量工作量大,不易实施。异频法接地电阻测量,能有效地躲过工频干扰,以较小的测量电流,得到比较准确接地电阻测量结果。实践证明,异频法将逐渐代替50Hz工频大电流法,成为测量变电站接地电阻的主要方法。     

基于加窗插值FFT的电力谐波测量理论──（Ⅰ）窗函数研究

本文首先分析了传统频谱分析方法（ＤＦＴ）引入的地漏误差，提出了用一类组合余弦窗对采样数据加权，进而减小谐波相互干扰误差的方法，并严格导出了窗的频谱特性和信号加窗后的频谱公式。对多种窗的零点特性和旁瓣特性的综合分析表明，Ｈａｎｎｉｎｇ窗、Ｂｌａｃｋｍａｎ窗和四项Ｂｌ－ａｃｋｍａｎ－Ｈａｒｒｉｓ窗能较好地抑制整数次和非整数次的谐波泄漏，测量时间大于４个信号周期时．四项Ｂｌａｃｋｍａｎ－Ｈａｒｒｉｓ窗最优。     

一种微电流测量方法的研究

为实现一种高准确度、快速、稳定测量微电流信号的方法,从而运用开关调制、低通滤波、运放反馈、多级放大、差分、状态判别电路等构成整个测量系统,解决了多级放大与运放电路饱和的问题,提高了测量系统的信噪比。设计出最小量程10pA,最小分辨率0.5pA,准确度可达0.5级的微电流测量仪。试验结果表明,影响微电流测量的主要因素是工频干扰和电路失调,设计所采用的低通滤波、屏蔽能够有效抑制工频噪声;开关调制放大电路、差分电路能够有效消除电路失调带来的测量误差。