基于离散GABOR变换的电网瞬态波形噪声迭代滤波算法研究

电网原始瞬态波形与噪声的离散GABOR分布特征不同，原始瞬态波形的离散GABOR分布集中，幅值较人；而噪声的离散GABOR分布均匀，能量一定，幅值较低，故可通过选择合适的噪声抑制阀值构造时频掩模函数和多次GABOR展开迭代计算，以实现原始瞬态波形和噪声的有效分离。该文利用了电网瞬态信号与噪声GABOR分布特征的不同，构造时频掩模函数，并通过基于离散GABOR变换的迭代算法实现噪声有效滤除。为了验证该算法在去噪的同时能有效保留原信号，文中用IEC1083-2TDG(Test Data Generator)，产生各种具有不同噪声水平的瞬态电压信号，进行去噪和重现原始瞬态信号试验研究，结果表明该算法能有效地消除噪声干扰，噪声滤除后信号的NRMS误差不超过1％，可准确地重现各种原始瞬态电压信号。且能保持其原始特征。该迭代算法适用于各种电网瞬态信号去噪。     

电源去耦方式对数字电路板级EMC性能的影响

从数字电路PCB馈电网络等效电路和CMOS门电路模型出发,提出数字电路瞬态切换时负载阻抗变化导致板上电源系统的△I噪声,并依照阻抗匹配和信号完整性要求,提出采用阻尼的LC去耦网络,在不降低输出信号完整性要求的情况下,一方面可以降低电源系统的△I噪声,另一方面还将噪声电流从PCB板上的配电网络转移到IC电路的局部,降低辐射噪声.计算和仿真结果证明了分析的正确性,可作为设计依据.实验结果验证了LC去耦网络能显著减轻辐射干扰(RFI).     

基于DSP的空间瞬态光信号图像处理

研究并设计瞬态光辐射信号定位图像处理.根据瞬态光辐射的成像特点,提出了一套可行的定位处理系统方案,利用阈值分割去除了背景和弱噪声,提高了系统处理速度,对由于光学系统产生的图像失真进行了畸变校正,提高了系统的精度;最后对目标像点进行重心坐标的提取.实验表明,该硬件图像处理方案具有很高的实时处理性和定位准确性,可以很好地满足系统要求.     

基于离散GABOR变换的电网瞬态波形滤噪算法

研究了一种基于离散Gabor变换的电网瞬态波形噪声滤除算法。根据电网瞬态波形的Gabor系数在联合时频域分布比较集中 ,而噪声的Gabor系数均匀分布于整个联合时频域的不同特点 ,构造时频掩模函数 ,实现信号和噪声的分离。数值计算结果表明该方法有效去除噪声 ,并保持波形的特征。     

声表面波谐振器无源传感信号特性和信号处理方法研究

无源无线声表面波谐振器传感信号是一个低信噪比、瞬态衰减信号,并叠加有激励信号和信道噪声.本文利用信号统计特性,显著地提高信噪比,获取谐振频率所在区间,让激励频率在该区间内取值,使之逼近谐振频率,从而达到检测谐振频率的目的.     

基于 EMD 和 Prony 算法的同步电机参数辨识

Prony 算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高.鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony 算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中.利用EMD 的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声 IMF 分量,然后用 Prony 准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数.仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点.     

基于EEMD-RobustICA的车用永磁同步电机噪声源识别

针对电动汽车驱动用永磁同步电机噪声源问题,采用集合经验模态分解(EEMD)结合鲁棒性独立成分分析(Robust-ICA)方法对电机噪声信号进行分解与分离,利用傅里叶变换与小波变换相结合的方法对各噪声源进行频域与时频域分析。结果表明,EEMD-RobustICA的方法可以有效地识别出该永磁同步电机的主要独立噪声源,各噪声源的贡献量大小依次为开关频率噪声、径向电磁力噪声和机械噪声。开关频率噪声是一种高频瞬态噪声,在时频域上呈现周期性变化。径向电磁力噪声与机械噪声均为稳态低频噪声。基于EEMD-RobustICA的噪声源识别方法可以为降低永磁同步电机的噪声提供理论依据。     

具有扰动触发功能的电能质量监测仪的研制

介绍了基于变电站自动化系统的综合电能质量监控设备的组成,详细阐述了具有扰动触发功能的电能质量监测仪的硬件电路组成和触发单元的工作原理.该电能质量监测仪可以进行有功、无功、谐波畸变率、不平衡度等稳态电能质量的测量,同时可以检测电能质量瞬态扰动信号.当监测仪检测到瞬态电能质量扰动信号时产生单元触发信号,通知中央处理器记录触发时刻前后的扰动波形,记录的扰动波形通过CAN总线传输到上位机.触发单元使用抽取算法,对瞬态扰动信号进行检测,提出的检测方法对于被检测信号的频率偏移和零均值误差扰动信号均具有较好的鲁棒性.     

基于TLS-ESPRIT的同步电机参数辨识

将一种阵列信号处理方法TLS-ESPRIT(总体最小二乘-旋转矢量不变技术)应用到同步电机的参数辨识中.该方法是一种基于子空间划分的高分辨率信号分析方法,将短路电流形成HANKEL矩阵通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,再通过TLS(总体最小二乘)的二次消噪处理,从而提高抗噪能力,准确提取了同步电机的瞬态和超瞬态参数.仿真结果表明,该方法与其他方法相比,具有精度高、抗噪能力强、算法简单的优点.动模试验进一步验证了该方法的可行性和有效性.     

求解时步有限元系统方程的改进非线性算法

针对在利用向后欧拉法求解时步有限元系统方程的非线性迭代中存在的数值误差使有限元后处理物理量的结果中出现很大噪声尖峰的问题,提出了一种能控制离散变量数值误差和后处理物理量噪声尖峰的改进算法.首先对电磁设备瞬态运行时步有限元系统方程的矩阵形式进行变形处理,推导了系统方程的新系数矩阵和非线性迭代的递归公式,以及非线性迭代误差估计的计算公式.然后,将改进的算法用于仿真计算一台感应电动机瞬态运行的反电动势和涡流损耗,对两种算法计算结果的对比分析,显示改进算法能显著地消除反电动势和涡流损耗中的噪声尖峰信号.     

基于Prony算法的高压电网故障与扰动信号的特征分析

高压电网的故障与扰动信号中含有大量的暂态分量,这些分量的幅值、频率、衰减因子和初相等参数可以用Prony算法得到。提出Prony算法的一种改进方案,使用"后向线性预测"和"QR分解"技术,实现较传统算法更高的运算效率和抗噪性能,较好地解决了传统算法分析结果中由于噪声干扰,信号的真实频率成分难于提取的问题。算例显示,所提出的Prony算法改进方案可以大大缩短计算耗时和提高分析的可靠性。     

基于形态-复小波暂态电能质量扰动检测及定位

针对暂态电能质量扰动的实际检测过程中,存在着较强的脉冲噪声和白噪声干扰,影响暂态信息准确提取的问题,设计了有效的滤波算法以在保留信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰影响,该法是将基于数学形态学的广义形态滤波器作为复数小波变换的前置滤波单元,形成的一种新型形态-复小波变换综合检测算法。仿真结果表明,基于该算法的滤波器不仅可很好地解决电能质量扰动分析中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,还可较好地保持扰动信号的形状和特征。另外用Daubechies实小波构造了相应的正交紧支对称复小波,由其提供的复合信息可准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂降、暂态振荡、短时谐波畸变及微小扰动对所提方法进行了数字仿真验证,结果证实了基于形态-复小波变换综合检测方法的正确性和有效性。     

采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法

为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

基于数学形态学的线路超高速方向保护

提出了一种基于数学形态学的能在噪声背景下有效应用的超高速方向保护算法。基于形态开闭运算的滤波器可有效滤除暂态行波中的噪声干扰,在完成滤波后,通过多分辨形态梯度(Multi-resolution Morphological Gradient,MMG) 表现出电流电压行波信号的突变特征,通过瞬时功率判据可得到故障方向。建立EMTP典型500kV线路模型进行仿真, 结果表明该判据能在强噪声背景下正确判断出故障方向。     

利用小波包变换实现噪声环境下特征信号的提取

电力系统暂态或故障时 ,电压电流信号包含了故障的信息 ,文中称包含了故障或暂态信息的电压和电流信号为特征信号 ,利用特征信号可以进行系统分析和故障检测 ,但是特征信号往往被淹没在大量的噪声信号中 ,这样给电力系统分析和检测带来困难。文中分析了电力系统中几种常见的噪声和特征信号的时频特性 ,简单介绍了小波包变换的理论和特点 ,分析了利用小波包变换来消除噪声 ,提取特征信号的理论 ,并通过实例验证了小波包良好的抗噪能力 ,为实现噪声环境下特征信号的提取提供了良好的分析方法 ,为电力系统分析和故障检测提供了良好的工具。     

基于中值滤波的铁磁材料缺陷漏磁检测信号处理

漏磁检测反演问题主要是通过漏磁检测信号来反演出缺陷的轮廓尺寸等信息,由于漏磁检测反演问题具有不适定性,因此漏磁检测信号的精度对反演结果的准确性影响很大.实际检测漏磁信号中存在大量复杂的噪声信号,无法直接用其展开反演计算.一般漏磁信号中含有的噪声量包括高频噪声和基线漂移信号.为了过滤掉这些噪声,在中值滤波算法的基础上,将...     

利用数学形态学提取暂态量的变压器保护新原理

提出了一种识别变压器励磁涌流和短路电流的新方法，该方法在利用数学形态梯度进行边沿检测的同时， 采用形态开闭运算有效地提取出高频暂态电流信号。在比较励磁涌流和故障电流形成暂态信号各自特点的基础上，提出了一种变压器保护新方案。该方案不受对称性涌流的影响，并且可对暂态信号进行实时、高精度的提取。动模试验仿真结果验证了该方案的可行性。同时，该算法的计算量较多尺度小波变换计算量小，有利于工程实现。     

基于变分模态分解与Teager能量算子的谐波/间谐波检测方法

为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。     

存在脉冲噪声情况下的介损角算法

脉冲干扰是影响介损角测量精确度的重要因素之一,对含有脉冲噪声的电压和泄漏电流信号必须使用滤波方法进行抑制。采用53H算法抑制采样所得电压和电流信号中的脉冲噪声。对滤波前后的信号分别使用了相关函数法、高阶正弦拟合法、加汉宁窗插值算法、谱泄漏对消算法、改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法计算介损角,发现各种算法对滤波后信号的计算结果均要比滤波前信号使用对应算法具有更高的精确度;无论是对滤波前信号还是滤波后信号改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法均具有更高的精确度。同时分析了53H算法的相关参数对算法精确度的影响。对信号使用53H算法滤波后,使用改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法能有效提高在脉冲情况下介损角测量的精确度。