基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法

基于分数阶小波变换的电力谐波检测方法是一项新兴的研究成果,其可较好地解决新型电力系统中谐波检测受噪声干扰的问题,提高谐波检测精度。然而传统离散分数阶小波变换均基于Mallat算法完成,其实现过程中的下采样操作将影响谐波信号的检测精度。针对这一问题,文章将非下采样多孔算法与分数阶小波变换相结合得到一种改进的离散分数阶小波变换实现方法,并在此基础上提出一种基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法。此外,文章采用基于分数阶频谱四阶原点矩的方法确定最佳分数阶变换阶次,有效降低计算复杂度。实验结果表明,新方法对稳态谐波、短时谐波及时变谐波均能有效实现信号降噪和分离,并能对信号分量的幅值、频率及定位信息实现高精度检测。     

基于FRFT的雷达/电子战一体化系统干扰抑制方法

为改善基于噪声-线性频率调制(NLFM)一体化波形的雷达/电子战一体化系统在线性调频(LFM)信号干扰环境下的目标探测能力,提出了采用分数阶Fourier变换(FRFT)抑制LFM信号干扰的方法.分析了NLFM信号和LFM信号在分数阶Fourier域时频聚集性的差别,研究了干扰滤波器的实现方法,比较了不同干扰抑制滤波器的性能差异.仿真结果表明,自适应加权阈值限幅滤波可有效改善一体化系统接收机的输出信干比,且受线性调频斜率测量误差的影响较小.     

基于分数阶Fourier变换的反电动势滤波方法

无位置BLDCM控制的关键是获得准确的转子位置信息,在深入分析BLDCM反电动势信号的基础上,结合分数阶Fourier变换在时域和频域的滤波特性,提出基于分数阶Fourier变换的反电动势滤波方法,该方法可以滤除反电动势信号中的噪声,获得完全满足实际工程需要的反电动势过零点信息.实验测试结果表明,该方法可靠、稳定.     

新型电力系统下电能质量信号的分数域降噪方法研究

“双碳”背景下,大量分布式电源接入电网引发电能质量扰动,给电网的稳定运行带来挑战。由于非线性、高速负载的大量集成,新型电力系统中的电能质量扰动呈现出非平稳特性,给降噪处理带来了新困难。针对这一问题,通过分析不同类型电能质量扰动在分数域的能量分布特性,提出了一种改进的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的降噪算法。同时,文章对分数阶最佳变换角度的估计方法进行了讨论,基于信号的分数阶频谱四阶原点矩,利用一维峰值搜索确定最佳变换角度可有效降低计算复杂度。实验结果表明,改进算法对平稳暂态扰动和非平稳暂态扰动均能有效实现降噪并保留暂态扰动的定位信息。     

基于离散Fourier变换的有源电力滤波器应用

提出一种改进的离散Fourier变换和离散Fourier反变换算法，在基于数字信号处理器（TMS320C32）的并联型有源电力滤波器中，对电网用户端畸变的谐波电流信号进行快速的离散化分频，并依据分频结果获取补偿指定次或指定若干次谐波电流指令信号，最后，用实验对该方法进行了验证。     

变频器驱动的笼型异步电机转子断条故障诊断新方法

频域Relax方法能有效提取平稳信号中的某一特定频率成分,在工频供电的非调速笼型异步电机故障诊断过程中,可以用来剔除工频分量,凸显故障特征。但是对变频调速动态过程中的电机而言,输入电压频率随时间变化。针对恒加速运行模式下的变频调速异步电机,提出一种基于分数阶Fourier和频域Relax算法进行故障提取的方法,通过分数阶Fourier变换将线调频变化的电流主分量转换成恒频分量,再通过频域Relax方法提取和剔除该恒频成分,突出故障特征。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于分数阶理论的车用锂离子电池建模及荷电状态估计

针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。     

基于WFRFT的抗衰落通信系统性能研究

在时间频率双选择衰落信道情况下,提出了一种对抗载波间干扰(ICI)和符号间干扰(ISI)的加权型分数阶傅里叶（weighted type fractional Fourier transform, WFRFT）变换系统,分析了WFRFT变换系统性能,以及载波频率偏移对系统的影响。在复杂信道环境下, 我们推导出WFRFT变换系统的信号干扰比公式,表明WFRFT变换系统受到的ICI干扰介于单载波和多载波系统之间。 同时仿真分析了单载波系统、OFDM系统和WFRFT变换系统的误码率特性。仿真结果表明,当存在频偏时,最优分数阶变换系统性能明显优于单载波系统和OFDM系统。     

基于FRFT-KPCA的模拟电路非线性故障特征提取

针对模拟电路受非线性及元件容差影响而导致响应信号在时域和频域都出现耦合,造成故障特征提取困难的问题,结合分数阶傅里叶变换和核主成分分析理论提出一种非线性故障特征提取方法。利用分数阶傅里叶变换对耦合信号进行预处理,采用粒子群优化算法寻找最优分数阶p,实现耦合信号在分数阶域最大程度的分离。采用核主成分分析对非线性特征进行维数压缩,实现故障特征提取。实验结果表明,在时域或频域相互耦合的信号经分数阶傅里叶变换后,在分数阶域上耦合程度明显减弱,核主成分分析能够有效处理信号中的非线性信息,特征提取效果要优于其他线性特征提取方法。经过分数阶傅里叶变换和核主成分分析相结合的方法所提取的故障特征使故障模式具有更好的可分性。     

基于分数阶傅里叶变换的直流电弧特征分析

针对单纯从时域或频域方面检测电弧故障的缺陷,提出了采用分数阶傅里叶变换分析电弧的时频特征。通过试验模拟不同负载时直流串行与并行电弧故障,发现改变变换阶次使得电弧分数阶傅里叶域的特征比频域特征更加明显,有利于提取电弧特征。同时比较了负载性质及电弧类型对电弧分数阶傅里叶域特征的影响,及在线检测电弧故障时分数阶傅里叶变换和快速傅里叶变换算法复杂度与实时性。     

基于 FRFT-TFDR 的语音通信双绞线故障检测研究

语音通信双绞线故障点定位对断路、短路故障检测,以及防止机密信息窃听等具有重要意义。在基于时域反射法(TDR)和扩频时域反射法(SSTDR)的语音通信双绞线故障检测与定位中,由于双绞线的低频传输特性,反射信号衰减严重,无法实现远距离故障点定位。针对这一问题,提出了基于分数阶傅里叶变换的时频域反射法(FRFT-TFDR)。首先使用线性调频信号(LFM)作为检测信号,接着对接收信号加窗以提高信号的分辨力,然后进行分数阶傅里叶变换将接收信号变换到分数域,最后通过分析入射信号和反射信号谱峰值在u域内的位置差,并将其转换到时域内,从而定位故障位置。经实验验证,该方法可有效定位出不同断路故障点,实测时在1 557 m处的定位误差小于7%,满足语音通信双绞线远程故障检测需求。     

Positive‐real property of passive fractional circuits in W‐domain

Fractional circuits have attracted extensive attention of scholars and researchers for their superior performance and potential applications. Fractional circuits constitute a new challenge for the analysis and synthesis methods of traditional circuits theory. Passivity is the fundamental property of traditional circuits (integer order electric circuits). As is known to all, passivity is equivalent to positive realness in traditional linear circuits. However, this equivalence is broken down by introducing fractional elements into electrical networks in s‐domain. To address this issue, on the basis of s‐W transformation, we study the passive criteria of fractional circuits with rational order elements in this paper. Definitions of positive‐real (matrix) function in W‐domain are given, and the equivalence conditions of positive realness are derived. In addition, a conclusion is proposed in which the immittance (matrix) function of passive fractional circuits with rational order elements is positive real in W‐domain. The applications of passive criteria in circuit synthesis are shown.     

分数傅里叶变换在GNSS信号捕获中的应用

首先给出了分数傅里叶变换的数学模型并分析其相关性质,在此基础上,将分数傅里叶变换用于BPSK调制的GPS信号和BOC调制的信号的捕获当中,分析捕获结果与分数傅里叶变换角度的关系,实验证明分数傅里叶变换的角度取较小值时,存在模糊问题,取较大值时能正确捕获。因此GNSS信号捕获过程中,可以采用分数傅里叶变换,无需进行频域搜索,从而节省捕获时间。     

基于小波变换提高短时闪变严重度计算精度的方法

通常采用离散傅里叶变换(DFT)对闪变信号进行分析,鉴于DFT固有的频谱泄漏和栅栏效应导致应用DFT计算短时闪变严重度Pst精度不高的缺点,提出了一种基于小波变换提高Pst计算精度的方法.其核心在于利用DFT和离散傅里叶逆变换(IDFT)克服Mallat算法存在的频率折叠问题;对单一频率的闪变信号,采用对原始采样数据隔点抽样的方式减少小波分解与重构的计算量,对于多频闪变信号,给出了减少Mallat算法能量泄漏的频率选择范围,形成DMallat(DFT-Mallat)算法.应用DMallat算法对电压波动信号进行特征提取,改善频率、幅值等电气参数的计算精度,进而提高Pst的计算精度.通过与DFT计算Pst的对比仿真实验,结果表明了所提算法的有效性和适用性.     

含分数次谐波环境下提取整数次谐波信息的新方法

提出了一种在含有分数次谐波环境下,以一定的规律逐渐降低的频率序列依次作为基频,利用傅里叶级数展开电力系统中实际的电压、电流信号,再通过迭代算法从中提取出工频量及其整数次谐波分量信息的新方法。该方法回避了现有的加窗DFT算法中选取窗函数困难的问题。新方法的原理进行了详细的数学推导和说明,并给出程序框图。为了验证方法的正确性,利用程序对一实际信号进行了分析。实例结果表明,与传统的FFT算法比较,新方法在富含间谐波和次谐波环境下依然能够提出基波和整数次谐波的幅值和相角,且精度满足工程需求。同时,该方法还具有实现简单等优点,易于在工程实际中应用。     

分数傅里叶变换在啁啾信号检测中应用

文中介绍检测啁啾信号的新技术-分数傅里叶变换。它可以有效的对噪声环境下啁啾信号进行检测。最后用仿真结果证明该方法的有效性。     

基于预测模型双模糊分数阶PID的BLDCM调速系统优化控制

无刷直流电机（BLDCM）具有复杂的非线性系统,强耦合、变量多等特点,传统的PID控制无法获得满意的控制效果。为此,在模糊控制、分数阶微积分及模型预测相关理论的基础上,提出了预测模型双模糊分数阶PID控制器。分数阶控制为系统提供更多的控制余度,并采用一种间接算法（Oustaloup算法）完成整数阶PID控制的延伸和扩展,模糊控制实现分数阶PID控制参数的在线调整;建立预测模型,并引入模糊控制动态调整预测模型系数K值,实现更加精确的控制。针对模糊分数阶PID控制器中参数选择,又提出了一种改进的万有引力算法进行参数优化,增强控制器的自适应能力。仿真结果表明:基于改进万有引力算法的预测模型双模糊分数阶PID控制的BLDCM调速系统较传统的PID控制具有更快的响应速度、更小的超调量及抗负载扰动能力强等优良的动、静态性能指标。     

动态相量估计算法特征分析及比较

电力系统的实际应用对相量估计算法的动态性能有很高要求。首先,分析了动态向量估计算法应具有基频附近频率响应幅值平坦的频域特征,和采样时间窗尽可能短的时域特征。其次,提出了一种带通滤波的四分之三周期最小二乘相量估计算法,这种算法符合上述时域和频域特征。第三,对提出算法的计算复杂度进行了定量计算,对提出的算法在各种类型的动态信号下的估计效果进行了仿真。与通用的离散傅里叶相量估计算法、估计效果较好的泰勒-傅里叶变换向量估计算法比较后说明,所提出的算法是一种能够在计算复杂度和相量动态效果间取得较好平衡的动态相量估计算法。