基于瞬时无功功率理论谐波检测方法的研究

对三相三线制、三相四线制系统以及单相系统中的基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法进行了系统地分析,通过理论分析和仿真讨论了这些方法的动态过程、时间滞后、计算量以及稳态精度等特性。在比较各种方法在电压畸变时相互关系的基础上,指出各种方法存在的问题。针对这些问题提出了解决方案。     

基于瞬时无功功率理论谐波检测方法的研究

对三相三线制,三相四线制系统以及单相系统中的基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法进行了系统地分析,通过理论分析和仿真讨论了这些方法的动态过程、时间滞后、计算量以及稳态精度等特性.在比较各种方法在电压畸变时相互关系的基础上,指出各种方法存在的问题.针对这些问题提出了解决方案.     

基于均值滤波的电能质量检测去噪方法

在电能质量检测领域,测量信号通常叠加着随机噪声,因此去噪是信号检测的重要前提。作为常见的去噪方法,均值滤波和中值滤波有很多缺点。均值滤波因其能去除大量的高斯噪声且易于实现而成为一种常用的线性滤波,但均值滤波对于奇异点却很敏感。对此给出了一种改进的均值滤波方法,此方法不单能去除高斯噪声,而且能很好地保留突变点信息。     

基于p-q-r法的电力系统谐波检测方法

指出只要三相电压、电流对称，无论电压是否有畸变，在三相四线制电路中用p-q-r法检测系统的谐波电流时，ip,iq中只含有3七次谐波（七为整数）。根据重采样理论，在保证ip,iq中的直流分量Ip,Iq的频谱不混叠的情况下可以对ip,iq进行4倍重采样，针对ip,iq中只含有3七次谐波这一特征可以设计均值滤波器，以减小计算量，提高滤波器的动态响应速度。此外，还可以通过控制r轴电流ir将电压畸变时的中线电流补偿到零。     

基于SSHM模型的智能电能表操纵行为检测算法研究

由于智能电表操纵行为产生的异常状态不仅会造成严重经济损失,而且会导致电网运行状态误判从而影响电网的安全性。文章提出了一种基于超态隐马尔可夫(SSHM)模型的智能电表操纵行为检测和定位方法。该方法首先在隐马尔可夫模型中引入超态量,并基于该模型转移矩阵和观测矩阵的稀疏性特点,给出了改进Viterbi算法,降低了数据存储和计量难度;通过包含典型操纵行为的数据集对模型的关键性能参数进行了评估和优化,从而建立起了高性能的SSHM模型;最后,通过操纵行为算例分析对比了该方法与其他方法的检测性能,证明了该方法具有极高的准确性,是解决智能电表操纵行为异常状态检测与定位问题的有效手段。     

基于自适应算法的谐波检测方法研究

由于低通滤波器的影响,传统的ip-iq算法有检测速度慢的缺点,针对此缺点,本文提出了一种基于变步长LMS/LMF算法自适应滤波器来代替低通滤波器的作用,针对输入信号的特点相应的改变自适应滤波器的步长因子,同时改变最小均方算法(LMS)和最小四阶矩算法(LMF)的比例,充分发挥了LMF和LMS检测精度和检测速度的优势。仿真结果表明,提出的算法检测速度和精度具有明显的优势,具有一定的工程应用价值。     

基于局部均值分解的暂态电能质量扰动检测方法

局部均值分解(LMD)是一种新的非线性、非平稳信号时频分析方法,可以将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数(PF)的线性组合,并通过所有PF分量的瞬时频率和瞬时幅值组合,得到原始信号的时频分布。采用波形匹配延拓对LMD进行改进,改善其端点效应问题,并用直接法求取PF分量的瞬时频率,将其应用于暂态电能质量扰动的检测分析。LMD可以有效地对扰动的起止时刻进行定位,具有较高的瞬时频率和瞬时幅值检测精度。仿真结果表明了LMD方法用于暂态电能质量扰动分析的可行性和有效性。     

基于窄带物联网智能电能表关键技术研究

针对智能电能表偶发超出阈值范围的电流电压采样值、谐波测量中会出现栅栏及频谱泄露、电路浪涌等问题,在均值滤波算法、FFT算法基础上提出了加阈值防脉冲干扰均值滤波算法和改进FFT算法,较好地解决了电流电压、谐波指标数据采集的准确度问题.针对目前窄带物联网应用开发的复杂性以及行业开发标准较为封闭,提出了窄带物联网开发的三层框...     

基于机器视觉的图像边缘检测算法研究

提出机器视觉的方式弥补传统缺陷检测的弊端。针对目标图像模糊退化,采用中值滤波技术降噪的同时保护边缘信息;采用大津法算法进行阈值搜索;并进行直方图均衡化调整图像对比度。采用改进的Canny算子对传送带撕裂进行边缘识别提取,增加裂纹目标的可识别性。构建改进的T2FNN样本训练模型,将传送带裂纹图像的特征参数输入训练模型中,在隶属层输出模糊化的输入节点,最后通过输出层提供输入节点到输出的映射。通过验证对图像检测得到的数据结果,发现基于机器视觉基础的Canny算法在各种环境下对传送带撕裂的图像有更好的边缘检测效果,能更精准的做出判断,发出警报。     

基于局部均值分解和矩特征的图像拼接检测

数字图像的真实性检测在信息安全领域有着重要的应用.图像拼接是图像篡改中最常用的手段之一,拼接检测的关键在于提取区分自然图像和篡改图像的有效特征,为此提出了一种基于局部均值分解(LMD)和矩特征的数字图像拼接篡改盲检测算法.该方法将图像检测问题转化为两分类模式识别问题,分别提取图像的LMD特征和矩特征,得到混合特征,并用Adaboost算法进行分类检测.在哥伦比亚大学数字图像拼接检测数据库上的实验结果表明,该算法的检测准确率达到93.61%,优于其他几种常用的检测算法.     

基于LMD母线差动保护CT饱和检测方法研究

为解决由于CT饱和而引起的保护不能进行可靠动作的问题,提出一种适用于母线差动保护的基于局部均值分解(LMD)原理的CT饱和检测和故障区判定方法。对流过母差保护的CT暂态电流进行局部均值分解,通过高频分量瞬时频率的突变检测CT的饱和。依据差动电流分解得到的瞬时频率发生突变的间隔时间的不同,对母线发生区内故障、区外故障以及一般转换性故障进行故障识别。用EMTP-ATP软件对所提方法进行了仿真,结果表明该方法能检测CT的饱和,并准确对CT饱和情况下的故障类型进行识别。     

基于轮廓角点检测的螺纹关键参数视觉测量方法

为解决现有螺纹关键参数视觉测量方法中易存在螺纹角点误检和漏检导致测量精度降低的问题,本文提出一种基于轮廓角点检测的视觉测量方法。首先,使用双边滤波和迭代阈值法改进Canny算子,提高边缘检测的精度;其次,使用双阈值DP算法和Hough变换对轮廓进行分段拟合,在保护边缘的前提下平滑轮廓,并在此基础上使用CTAR算法提取螺纹牙顶、牙底的角点;最后,根据角点的位置信息实现螺纹大径、小径的测量。实验结果表明,相对于现有使用Canny算子和Harris角点检测的视觉测量方法,该方法能准确可靠地检测螺纹的边缘和角点,实现螺纹参数的高精度测量,螺纹大径、小径的平均测量精度分别达到0.003 3 mm和0.002 6 mm。     

基于ELMD-SVD和Prony的谐波间谐波检测方法

为了解决噪声干扰Prony算法提取谐波参数问题,提出了一种集成局部均值分解（ELMD）-奇异值分解（SVD）-Prony的谐波分析方法（ELMD-SVD-Prony）。首先采用ELMD分解含噪信号,对获得的一系列乘积函数（PF）采用K-L散度来确定含噪分量与有效分量之间的分界点,去除噪声分量并保留有效分量,对有效分量通过相空间重构Hankel矩阵,运用奇异值分解进行二次降噪并重构。最后将重构的信号与ELMD余项叠加得到去噪后的谐波信号,结合Prony算法检测谐波的频率、幅值与相位。仿真实验结果表明,该方法能有效降噪并提取谐波特征参数。     

基于均值滤波器的Fryze三相有功电流检测

本文提出了均值滤波器对Fryze时域功率定义下的有功电流实时检测方法,该滤波器为一具有线性相位的有限冲激响应(FIR)数字滤波器,可以使得应用于三相电路的控制系统在三分之一个周期处就跟随电网的变化,单相电路的控制系统在一个周期处就跟随电网的变化,在理论分析的基础上,本文对该方法进行了仿真。     

一种单相有源电力滤波器谐波检测方法

介绍了单相有源电力滤波器的基本原理,提出了一种单相电路的谐波检测方法,通过构造两相系统,把基于瞬时无功理论的ip-iq法应用于单相系统的谐波检测,直流分量提取环节采用滑动均值滤波的方法,可以有效利用历史数据,减小了计算量。且易于数字控制,实时性好,同时输出控制采用三角波比较方式,有效减小了输出的谐波。Matlab仿真结果表明,所提出的检测方法构成的单相有源电力滤波器具有良好的补偿效果。     

基于机器视觉的瓦斯继电器油位异常检测

针对传统的瓦斯继电器油位异常时机械故障引起的误报警情况,文中提出基于机器视觉的瓦斯继电器油位测量方法,为瓦斯继电器油位异常检测提供一种新的方法,有效提高其工作可靠性和安全性。由于瓦斯继电器窗口内部背景复杂干扰较大,使得传统的基于图像处理液位提取方法误差很大,无法得出满意的结果。为此提出颜色空间域转换和Canny检测边缘结构复杂度相结合的算法,提取出瓦斯继电器油位。实验结果显示,所提算法在瓦斯继电器油位提取方面优于传统方法,满足实际工程需求。     

基于匹配滤波法的超高频局部放电信号检测

在强电磁干扰环境下准确获取局部放电信号是目前研究的难点。超高频局部放电过程的频散现象会影响波形匹配法消除干扰的效果,因此文中基于频谱最优匹配原则构造滤波器,以使超高频局部放电信号的能量得到增强,从而获得最大的信噪比。文中还采用改进的粒子群算法提高了优化计算的速度和可靠性。实验和分析结果均表明,在强干扰背景下,频谱最优匹配滤波法对白噪干扰和周期性窄带干扰均有较好的消噪效果,并可保持超高频局部放电脉冲的波形、幅值和极性信息。     

面向水下管网的视觉检测系统研究

针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法.方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根...     

机器人视觉系统分析与识别研究

论文简要介绍了机器人的发展现状、相关研究的方向以及研究领域，讲述了机器人视觉系统图象处理，最后通过实例分析机器视觉系统的应用。