动态电能质量波形辨识的暂态分析方法(Ⅰ)

利用先进的数学分析工具,提出全新的动态电能质量扰动波形的辨识方法。利用小波与分形的内在联系,从小波变换后的系数中,提取扰动的全局分形指数和局部分形指数作为动态电能质量扰动的特征,建立了识别扰动类型的分形指数小波分析方法。利用多刻度数学形态学由粗到细地对信号进行分层处理的特点,从动态电能质量扰动的波形出发,建立一种全新的多层次描述和多层次处理的扰动辨识方法。通过由PSCAD/EMTDC软件仿真得到的12种典型动态电能质量扰动波形的识别,证明了其正确性。该方法为动态电能质量扰动的检测、识别与分类提供了新的思路。     

一种新的基于深度置信网络的电能质量扰动分类方法

针对在噪声干扰下多重扰动识别正确率不高的问题,提出一种新的基于深度置信网络的电能质量扰动分类方法。首先,对电能质量扰动信号进行平稳小波多尺度变换,再利用软阈值函数处理估计小波系数重构原始信号,从而实现对电能质量扰动信号的去噪。再利用软阈值函数处理估计小波系数重构原始信号,从而实现对电能质量扰动信号的去噪。然后进一步提出利用深度置信网络对重构后的单一扰动信号和多重扰动信号进行分类识别。最后算例显示,即使在20 dB噪声干扰下,其分类正确率高达到93%以上。结果表明该方法对7种单一扰动和13种多重扰动信号的识别正确率均较高,验证该方法具有较强的抗噪声干扰能力。     

基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别

提出了一种基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别方法。首先应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ ４小波对扰动波形进行分解,得到各个尺度上的小波系数,然后进行特征提取:采用遗传算法设计的模式特征分类器对扰动进行分类。实验表明该方法具有分类准确、网络学习速度快及收敛效果好等显著特点。     

基于db4小波变换与BP神经网络的暂态电能质量扰动分类方法

电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提.提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法.首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量.再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别.仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高.     

基于能量特征估计的电能质量扰动消噪方法研究

电能质量扰动识别过程中噪声的存在会增加误判,为了提高分类的正确率,消噪对于电能质量扰动识别是一项非常重要的工作。论文应用Daubechies小波时频分解的噪声能量保持特性来估计扰动信号中不同分解尺度上的噪声能量,从而由含噪声信号能量分布和所估计的噪声能量确定实际扰动信号的能量特征,完成了消噪,对消噪处理后电能质量扰动信号应用数据挖掘中的决策树算法进行识别。仿真计算表明,该消噪方法能提高识别精度,是一种非常有效的电能质量扰动信号消噪方法。     

基于小波变换的电能质量扰动分析

小波变换是在傅里叶变换的基础上发展起来的一种时-频域分析方法,通过利用小波变换技术对电能质量问题进行了研究,建立了小波快速算法,并运用该方法实现了对电能质量扰动的检测和定位.     

基于品质因子可调小波变换与排列熵的电能质量信号检测方法

为有效检测电能质量信号,提出一种基于品质因子可调小波变换(TQWT)与排列熵的检测方法。方法利用电能质量信号与噪声信号品质因子的不同,通过品质因子小波变换将信号分解为高共振分量(电能质量信号)、低共振分量(脉冲噪声)及余项(随机噪声),从而实现电能质量信号与脉冲噪声和随机噪声的分离。通过排列熵值的变化检测出信号的突变点,捕捉扰动信号的起止时刻。该方法可有效抑制脉冲噪声与随机噪声,且波形畸变小、扰动特征提取准确。仿真结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

优化核参数的SVM在电能质量扰动分类中的应用

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型.运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量.根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测...     

时频分析方法在电能质量扰动检测与识别中的应用

全面综述了时频分析方法在电能质量扰动分析中的应用。分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换和Hilbert-hung变换等几种时频分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望。     

基于小波变换的暂态电能质量检测研究

本文重点研究了利用小波变换方法检测电力系统中暂态电能质量扰动的原理,并对短时电压变动和电磁暂态等暂态电能质量扰动进行了仿真。理论研究和仿真分析证明,该方法能够实现对暂态电能质量扰动快速又准确的检测,为暂态电能质量扰动的评估和治理提供了依据。     

基于GST和多级SVMs的PQDs分类方法研究

提出一种新方法--基于广义s变换(GST)和多级支持向量机(SVMs)分类器的电能质量扰动(PQDs)分类方法．首先,引入GST提取典型PQDs特征的向量集．然后,针对电压暂降、暂升、瞬态、振荡暂态、陷波‘、尖峰、谐波、间谐波及闪变九种典型扰动构造特征集合,用于训练多级SVMs分类器．最后,使用SVMs分类器对500个PQDs测试样本进行识别,在SVMs中电能质量的N种扰动是由～一1分类器分类的．结果袁明：该方法可以有效地对PQDs检测和分类尤其分类器在训练速度和正确率方面性能突出．     

A new method for PQ disturbance detection and identification

A new method based on phase-shift and N-1 Support Vector Machines(SVMs)is presented for power quality(PQ)disturbance detection and identification.Through phase-shift and simple algebra operation,the method detects out the PQ disturbances easily and effectively.Then a data dealing process is carried out to extract features from the detecting outputs.Then SVM theory is introduced into the identification of PQ disturbances.N kinds of PQ disturbances are classified with an N-1 SVMs classifier.The testing results show that the proposed method can detect and classify the PQ disturbances successfully.Moreover,the classifier has a good performance on training speed and correct ratio.     

测井时间序列的替代数据混沌判定方法的研究

利用测井时间序列进行计算机自动测井解释已成为正确认识油层地质规律的重要途径,但能够有效区分沉积相的曲线特征却难以提取.由于测井时间序列的非均质性,线性特征已不能满足逐渐细分的多种沉积微相的分类要求.而提取时间序列的非线性(混沌)特征时,首先要判定它是否含有混沌特性.这里将替代数据法应用于某油田的3种真实测井数据的混沌判定,并结合全井的关联维数做判据进行实验.得出的判据显示,3种测井时间序列均含有混沌.这一结果表明,具有复杂形态的测井时间序列可以用低阶非线性模型或适当的分维特征来描述.这为进一步应用混沌时间序列分析方法研究测井数据打下了理论基础.     

基于S变换和决策树算法的电能质量扰动识别

提出一种基于S变换和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动识别的方法.该方法首先用S变换对电能质量扰动波形进行时频分析,并使用统计方法提取相关特征量,然后用决策树算法对提取的特征量样本进行分类,并获得明确的分支规则.仿真结果表明,该方案正确率高,抗噪声能力强,训练样本少,响应速度快.     

基于扰动观测器与H_∞优化的MUAV抗干扰控制方法研究

针对一类常规布局的小型无人飞行器(MUAV)定点飞行任务中存在的模型精度低受扰因素多的问题,提出了基于扰动观测器控制(DOBC)与H∞优化的MUAV抗干扰控制方法,有效地实现了在谐波和阵风扰动情况下对MUAV的稳定控制。文中首先建立了在阵风扰动情况下MUAV的动力学模型,在此基础上通过将DOBC与H∞控制方法相结合,使得MUAV闭环系统在没有干扰信号时渐近稳定,在有扰动信号时满足H∞控制性能指标要求。仿真结果表明,本文提出的控制算法能有效抑制MUAV多源扰动的影响,且可获得良好的动态跟踪性能。     

Design of active disturbance rejection internal model control strategy for SISO system with time delay process

A novel control scheme of active disturbance rejection internal model control(ADRIMC) is proposed to improve the anti-interference ability and robustness for the dead-time process. The active anti-interference concept is introduced into the internal model control(IMC) by analyzing the relationship between IMC and disturbance observer control(DOB). Further, a design process of disturbance filter is presented to realize the active anti-interference ability for ADRIMC scheme. The disturbance filter is used to estimate an equivalent disturbance consisting of both external disturbances and internal disturbances caused by model mismatches.Simulation results demonstrate that the proposed method possesses a good disturbance rejection performance, though losing some partial dynamic performance. In other words, the proposed method shows a tradeoff between the dynamic performance and the system robust.     

多芯光纤安防工程一体化同步感知系统

光纤传感技术可用于安防工程中的各类扰动探测。然而,常规单模光纤安防系统无法同步实现感知入侵模式、量化扰动强度、火灾预警等重要功能。本研究提出基于空分复用多芯光纤的一体化同步感知系统,将多种光纤传感技术复用于一根七芯光纤,其中光纤光栅纤芯监测结构点式应变与细部温度,相位敏感纤芯实现扰动定位与强度定量,同时拉曼纤芯测量分布式温度场。面向安防实际需求,在后处理阶段通过高阶中心矩、信号极差、空间平均峰度与特征频率等四种方法实现了多参量入侵定位;提出扰动量化算法,利用瑞利散射模型与多参数优化方法,根据光强信号图样求解分布式应变场,以此构建扰动强度指标,实现多指标扰动定量评估及模式区分;通过拉曼温度场实现火灾预警,同时提供温度补偿。在防护围栏上通过五种模拟工况测试了系统的工作性能,结果表明本系统能准确定位各工况事件（定位误差<1 m）,定量识别出15种强度的冲击荷载,可同步感知光纤沿线温度场并定位过热点。本系统解决了传统安防系统监测信息单一、容易误漏报、可信度不足的问题,突破了温度应变交叉敏感、缺乏定量感知能力等技术瓶颈。     

控制系统的无静差最优扰动抑制

研究具有外部持续扰动的线性控制系统最优无静差扰动抑制问题。通过构造无静差内模扰动补偿器,将带持续扰动的系统转化为无扰动的增广系统。从而将最优无静差扰动抑制问题转化为无扰动增广系统的最优控制问题。利用系统能控和能观测的秩判据证明了增广系统的能控性和能观测性。通过该方法求得的控制律既实现了扰动的完全抑制又达到了最优控制目的,且具有较好的鲁棒性。     

Fractal dimension analysis of the fine aggregate gradation of interlocking skeleton asphalt mixture

By analyzing the fine aggregate gradation scales from standards,fine aggregate in the asphalt mixture is regarded as a whole research object and fractal dimensions X of the samples were obtained by linear regression and(AC-13)is 2.43-2.56,Sup-13 is 2.28-2.54,SMA-13 is 2.66-2.88 and SAC-13 is 2.54-2.73.In the dense gradation mixture,there are little different between fractal dimensions of coarse and fine aggregates but it makes sense for skeleton asphalt mixture.For a given coarse aggregate gradation and the...