基于二次分数低阶协方差的时延估计方法

针对强脉冲噪声背景下基于分数低阶统计量时延估计方法性能退化且需要噪声先验知识的问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的时延估计新方法。所提方法首先利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的信号进行预处理,使其在不影响有用信号时延信息的基础上对附加脉冲噪声进行充分压缩;然后对处理后的收发信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得发射信号的自分数低阶协方差和收发信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响。通过模拟仿真实验对所提方法进行了有效性验证,结果表明所提方法突破了分数低阶矩阶次需小于Alpha稳定分布噪声特征指数的限制,并且比分数低阶协方差方法具有更高的估计精度。仿真实验结果表明在广义信噪比-10 dB情况下,时延估计用时为0.056 0 s,准确率达到97.76%。     

基于噪声估计的自适应快速距离保护

继电保护滤波算法的速度和滤波能力间的固有矛盾阻碍了传统继电保护动作速度的进一步提高.提出了一种基于噪声估计的自适应快速距离保护,通过实时检测故障信号的噪声水平来估计滤波算法的误差,并根据误差大小自动调整距离保护的动作门槛,以此获得最佳的动作速度.该保护已在某数字式高压线路保护装置中获得应用.该装置的动模试验结果表明,所提出的自适应快速距离保护可以有效地防止区外故障时的超越,同时在区内故障时具有很快的动作速度.     

在信号处理中时间延迟估计方法的研究

采用了以下三种时间延迟估计方法:阈值法、互相关函数法、小波分析。这几种方法从不同的原理出发,采用不同的手段来得到时间延迟的估计值。结果表明,在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法更能准确的计算时间延迟估计值。     

基于改进S变换估计电能质量信号的噪声水平

提出了基于改进S变换估计电能质量信号噪声水平的方法。该方法根据能量聚集度的概念确定了改进S变换的时频分辨率。同时定义了与白噪声改进S变换功率谱相关的统计量,利用其分布特性检测电能质量信号能量在改进S变换时频面的分布区域,并采用迭代算法消除电能质量信号能量对噪声估计的影响,根据改进S变换时频面只含噪声区域的功率谱实现了对噪声方差的估计。仿真结果表明,当采样率达到一定程度时,采用该方法估计噪声方差有很高的可信度。     

基于多重小波变换的自适应脉搏信号去噪

小波变换在生物医学信号降噪处理中有着广泛的应用,但小波降噪处理中的软硬阈值法本身都有一定的局限性,而且还除去了部分有用信号,降噪效果不太理想。本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号进行多重小波变换的自适应去噪法,该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性,而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的问题,将该方法用于脉搏信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器( APF)谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法.算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响.通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷.改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果.通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性.     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器（APF）谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法。算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响。通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷。改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果。通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性。     

锅炉承压管泄漏声传播时间延迟估计

电站锅炉内强背景噪声和炉膛、管道壁面的反射干扰,使声传感器阵列接收到的承压管泄漏声压信号的广义相关函数峰值模糊,甚至无法获得稳定的估计峰值,从而无法精确定位泄漏源位置。采用声场设计软件EASE构建了600 MW超临界锅炉模型,对泄漏声线的传播、衰减等进行追踪,计算出泄漏信噪比;采用系统冲击响应平方反向积分法与Sabine方法对炉膛混响时间进行计算;通过数值实验评估了相位变换(phase transformation,PHAT)、极大似然(maximum likelihood,ML)及改进的噪声条件下的相位变换(phase transform for noise,PTN)以及选择(SWITCH)算法的时间延迟估计性能。结果表明:在强背景噪声和混响存在情况下,SWITCH和PTN算法具有优越性。PTN性能略优于SWITCH算法,但需要泄漏混响与直达声能量比的先验知识,并且需要触发频点检测。     

基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法

电池的荷电状态(SOC)是锂离子电池最重要的状态参数之一,是电池充放电控制和续航里程估计的依据,但现有研究中基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计方法没有解决观测方程局部线性化带来的误差问题。为此,提出了一种基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法,实现对电池SOC的精确估计,并提高其对测量噪声的鲁棒性。实验结果表明该方法可在不同工况和不同电池老化条件下将电池SOC估计的平均绝对误差减小至2%以内。     

基于Hilbert变换的广义时延估计算法

本文在研究广义相关时延估计算法的基础上,结合Hilbert变换的性质,提出了基于Hilbert变换的广义时延估计的算法,把以往通过峰值检测估计时延转变为过零检测估计时延.此法不仅具有抗噪和抗混响能力,而且有利于在相关峰值平坦的条件下提高精度,经仿真证明了此算法的有效性.     

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。     

基于微控制器的混合延时继电器可编程延时方法研究

介绍了可编程混合延时继电器工作原理,提出了基于微控制器的可编程延时方法.研究了电源脉宽调制编程指令识别方法、延时参数精确设定方法、延时参数安全性固化方法和可靠性设计,解决了可编程混合延时继电器的高精度延时、可靠编程和使用安全性问题,实现了延时继电器的延时参数现场可编程调整.对可编程混合延时继电器进行了可编程试验及电磁兼容性能试验,结果表明,该可编程延时方法具有现场编程可靠、延时精度高、延时范围宽、使用安全等优点.     

转子碰摩声发射源定位中的 广义互相关时延估计研究

具有多模态波特征的转子系统碰摩声发射源信号在复杂体波导传播过程中,由于各模态波的速度差异及波形变异,常规的相关分析算法难以得到准确的时间差而无法进行准确的声源定位。针对这一问题,引入广义互相关(generalized cross correlation,GCC)时延估计方法计算声发射信号的达到时间差。基于模态声发射和随机过程理论建立声发射信号的传播模型,为消除噪声对定位的影响,提出基于相同分数阶因子和不同分数阶因子的最佳线形分数傅里叶(Fourier)变换域滤波的GCC时延估计;针对声发射信号在传播中因频散效应引起的波形变异,导致无法获取最大相关点的问题,提出对信号进行分段相关乘积处理和分段相关指数变换处理的改进方法。实验结果表明,GCC时延估计对在复杂体机构中传播的声发射信号能获得较好的相关性,具有较高的定位精度。     

热工模型中纯迟延时间的递归估计算法

为了对典型的热工模型——二阶惯性加纯迟延模型的参数进行在线辨识,介绍并推导了基于递推最小二乘在线辨识算法,对带有纯迟延时间系统进行参数估计。连续系统小于采样周期的纯迟延时间,在相应的采样系统中就会产生一个副实零点,利用这个零点引起的相位变化来对小于采样周期的迟延进行估计。采用最小化损失函数的两步辨识法,对系统的其它参数和采样周期整数倍的迟延进行估计。利用这种递推辨识算法对热工模型进行参数辨识,得到模型的离散传递函数,进而求得其对应的连续传递函数。结果表明,这种算法收敛性好,能够用来对热工对象进行在线参数估计。     

基于高阶累积量Burg自适应算法的间谐波估计

Burg算法适合处理间谐波信号,但是在有噪声的环境下,会产生错误的谱估计结果。采用一种基于高阶累积量的Burg自适应算法估计间谐波信号,该方法不受高斯噪声的影响。首先,利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性,改进Burg算法的预测误差标准。其次,为了降低引入高阶累积量而增加的计算量,反射系数的求取采用递推形式。最后,利用谐波信号的4阶累积量对角切片求取各成分的幅值。仿真结果表明,所提出的算法明显改进了Burg算法的谱估计性能,能够在噪声环境下获得准确的间谐波参数估计。     

电站锅炉声学测温中时间延迟估计的仿真研究

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。     

WPSS输入反馈时延的自适应分段补偿设计

广域电力系统稳定器(WPSS)是抑制电力系统区间模式振荡最有效的方法之一。WPSS以相量测量单元(PMU)量测的远方同步信号为反馈输入,在将其应用到工程实际时需要着重考虑远方信号的时延问题。从长期来看,时延通常会在一定范围内呈现一定的随机分布特性。文中设计了一种自适应分段时延补偿器,将时延分为若干个区间,对每一个区间设计时延补偿。时延补偿器根据在线量测得到的实际时延自适应地调整控制器的时延补偿区间,以达到最优补偿的目的。文中重点讨论了时延分段的方法以及时延补偿器自适应调整的规则。将提出的自适应分段时延补偿器在两区四机系统中实现,不同工况下的数值仿真结果表明了补偿器的有效性和鲁棒性。RTDS实验结果进一步表明所提方法可行且有效。该方法考虑了长时期内时延的变化,符合工程实际情况,适合于现场工程应用。     

基于最小均方时延估计法的强迫功率振荡扰动源定位方法

当电网发生强迫功率振荡时,快速找到扰动源并将其切除,对保障电网的安全稳定运行具有重要意义。电网中强迫功率振荡引起的机电扰动会沿着输电线路在电网中传播,根据传播到不同位置的扰动波形具有时间延迟的特点,提出了一种利用最小均方时延估计法定位扰动源的方法。利用二次差分法检测强迫功率振荡起振后,通过计算关键母线频率出现扰动波形的时差和先后次序,分析扰动传播的顺序,从而确定扰动源的位置。该方法只需要广域测量信息,可以实现在线应用。四机两区域系统算例和华中电网算例均验证了该方法的有效性。