用于电磁流量计信号调理的数模混合最优滤波方法

针对采用低频矩形波励磁的电磁流量计感应信号、干扰和噪声信号的特性,提出了基于数模混合最优滤波方法的信号调理方案。对数模混合最优滤波方法的原理和消除、抑制干扰和噪声的机制进行了理论分析,分析了该方法的原理误差及补偿方法,在此基础上设计了电磁流量计。理论分析和检定实验表明数模混合最优滤波法是一种有效消除微分噪声的方法,它既能除去电磁流量计的微分噪声,又能有效降低其他各类噪声干扰,从而获得更高信噪比的流量信号。     

TDI CCD全景航空相机行转移信号产生方法

TDI CCD全景相机照相时需要给TDI CCD施加行转移信号,为了达到相机照相分辨率要求,需保证像速度与电荷转移速度匹配,一般采用固定频率行转移信号或者采用编码器随动产生行转移信号。分析了上述2种方法的不足,提出了以速率陀螺值为基准的行转移信号产生的方法,即根据速率陀螺数据计算分频倍率,依此对高频时钟分频产生行转移信号,并分析了行转移信号的频率偏差对像移的影响。在环境实验室对该方法进行了验证：利用长焦距精密平行光管模拟目标,把相机固定在振动平台上模拟载体的振动环境,相机对靶标成像,分辨率达到62lp／mm。对比了振动平台静止、振动2种情况下相机拍照图像的分辨率,验证了该方法的可行性。     

适用于嵌入式系统的心音心电信号采集仪

心音信号(PCG)、心电信号(ECG)是人体重要的生理信号,携带大量生理特征,但这些微弱信号的提取极易受到外界的干扰.采用三导联的方式,利用仪用放大器AD623的优良特性提取心电信号,采用专用的集成心音传感器HKY-06B提取心音信号.另外,使用差分阀值的算法,通过心电信号可以精确地定位心音信号.系统采用+3 V电池供...     

滤波电容器心子中介质薄膜表面残余电荷对其振动影响的分析

高压直流输电换流站滤波电容器噪声问题日益凸显,亟须深入探索其内部振动规律,为提出更有效的减振降噪措施奠定基础。本文为了研究电容器心子内部介质薄膜表面残余电荷密度的大小,及其对电容器心子振动带来的影响,以静电探头和电荷反演为手段实测了电容器心子内部介质薄膜表面残余电荷量,计算分析了电荷随机分布下极板受力的概率统计规律。然后通过电场-机械力-振动耦合仿真了电容器心子表面振动加速度,并与实验结果对比验证了仿真结果的有效性。研究发现：电容器心子内部介质薄膜表面残余电荷密度主要分布在?10^?4~10^?4C/m²,当施加单频激励时,电容器心子受力以及振动频谱不仅包含了传统分析中认为存在的二倍频成分,也存在由残余电荷引起的与外施激励同频的分量,该分量加剧了电容器内部极板受力的不平衡。     

双线性DC/DC变换器混杂建模与优化控制

Boost、Buck-boost和Flyback等DC/DC变换器的连续时间状态空间模型实际上是由一组双线性微分方程来描述的,这类变换器控制的主要难点在于双线性项的处理和变换器所固有的混杂特性。对此,提出了一种针对这类DC/DC变换器的混杂建模和优化控制方法。该方法首先将开关周期等分为多个子周期,并通过迭代推导出变换器在开关周期内的离散时间状态更新函数。然后将双线性项在整个状态-输入空间内进行分段线性化处理,从而建立变换器的混杂模型。以Boost和Buck-boost DC/DC变换器为例,分别建立了其混杂模型,并进行了优化控制。最后通过实验对比分析了两种DC/DC变换器的优化控制效果,从而验证了该方法的通用性、有效性和优越性。     

基于CTD器件的横向滤波器的设计及应用

以ＣＴＤ为核心,研制出一种新型横向滤波器。该滤波器具有频率特性可随意调节,调节精度高、稳定性好等特点,可以作为补偿电路,对任意传感器或测试系统的频率特性进行补偿,以拓宽其工作频带。     

最优最小熵反褶积与包络-导数能量算子在轴承故障提取中的应用

最小熵反褶积是检测轴承故障或齿轮故障信号等类脉冲信号的一种有效技术,但是该方法仍存在一个不足,即在使用前须设置滤波器的长度,而该参数值的选择一般只能通过技术人员的经验选择。针对这个局限性,提出了一个基于峭度、排列熵与信号能量的滤波器长度选择准则。通过该准则,可以有效地挑选出最优的滤波器长度,从而更好地对故障信号进行滤波。随后,一种增强的能量算子,包络-导数能量算子用来对过滤后的故障信号进行故障特征频率的提取。实验结果表明,该方法不仅可以有效地提取出轴承故障特征频率,并且与一些传统方法相比,该方法可以大大突出故障特征频率的幅值。     

基于可信状态集合的状态估计方法在最优潮流中的应用

针对电力系统状态估计的可信度问题和执行效率问题,提出了一种状态估计新方法。在该方法中,求取的状态估计结果不再按照设定的估计准则求得的唯一“最优解”或“次优解”,而是包含若干个可行解(即电力系统状态)的解集。根据可信度已知的求解约束条件求取可信状态集合,解决了电力系统状态估计可信度的问题。将该算法应用在最优潮流模型中,IEEE-118节点测试系统算例表明,该算法能够确保节点电压安全,计算效率较高,且具有较好的经济性。     

Time series modeling and filtering method of electric power load stochastic noise

Stochastic noises have a great adverse effect on the prediction accuracy of electric power load. Modeling online and filtering real-time can effectively improve measurement accuracy. Firstly, pretreating and inspecting statistically the electric power load data is essential to characterize the stochastic noise of electric power load. Then, set order for the time series model by Akaike information criterion (AIC) rule and acquire model coefficients to establish ARMA (2,1) model. Next, test the applicability of the established model. Finally, Kalman filter is adopted to process the electric power load data. Simulation results of total variance demonstrate that stochastic noise is obviously decreased after Kalman filtering based on ARMA (2,1) model. Besides, variance is reduced by two orders, and every coefficient of stochastic noise is reduced by one order. The filter method based on time series model does reduce stochastic noise of electric power load, and increase measurement accuracy     

电动汽车高渗透率的应对策略及换电站的最优规划

针对传统配电网对电动汽车高渗透率的应对方案进行了研究.分析、对比并评价了峰谷电价调节方案、电动汽车和电网之间交互(V2G)方案和换电池方案,结果表明换电池方案具有明显的技术经济优势.同时认为微电网是实现换电站低碳、绿色、高效运行的一种有效方式,提出了一种以运行成本最低为目标,以功率平衡、电池管理、安装容量为约束的微电网型换电站中各分布式电源的最优规划模型.最后,利用一个数值算例验证了所提模型的有效性.     

Optimal configuration analysis for acampus microgrid—a case study

The foremost issues of 21st century are challenging demand of electrical energy and to control the emission of Green House Gases (GHG) emissions. Renewable energy resources based sustainable microgrid emerges as one of the best feasible solution for future energy demand while considering zero carbon emission, fossil fuel independency, and enhanced reliability. In this paper, optimization and implementation of institutional based sustainable microgrid are discussed based on cost analysis, carbon emission, and availability of energy resources. Various microgrid topologies are considered for addressing the most ideal solution. The metrological data such as irradiance is acquired from solar satellite data of NASA (National Aero Space Agency) while the data for wind speed is taken from synergy enviro engineer’s site. HOMER® simulation tool is used for modelling and optimization purpose.     

EMAT回波信号提升小波降噪最佳分解层数研究

分析了分解层数不同时重构信号间的最小均方误差变化趋势并根据分析结果结合高频系数白化检验自适应确定了最佳的分解层数。讨论了提升小波变换的提升算法以及新的阈值函数,使用了基于提升小波变换的改进阈值函数的方法和选取了一种最优的阈值方法并结合最佳分解层数对电磁超声回波信号进行了去噪处理,验证了算法的有效性。     

一种基于成型滤波器的信号源补偿方法

针对主动声纳信号源输出信号畸变影响参数估计问题,提出了一种基于成型滤波器的信号源补偿方法。该方法首先求取信号源中功率放大器非线性变换传递函数;然后根据该传递函数构造成型滤波器;最后由成型滤波器对信号源生成信号进行补偿修正,得到未畸变的输出信号。理论分析和仿真结果表明,在仿真条件下,该方法可有效解决信号源输出信号畸变问题,提高信号源输出信号在主动声纳应用中的鲁棒性,使频带宽度估计准确率提高40%以上。     

有源滤波器的最优安装点和检测点的研究

有源滤波器和并联电容器组在系统中安装位置的不同,混合补偿系统有2种典型的电路结构类型。由于电路结构类型及有源滤波器所采取的谐波电流检测点的不同,有源滤波器投入后可能会使系统因谐振作用而不能正常工作。建立配电网及混合型有源滤波器的等效模型和传递函数,分析有源滤波器最优安装点和检测点的选择方法对系统谐波的抑制作用。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

用于削减工业园区用电功率峰值的蓄冷空调系统的动态建模和优化控制

蓄冷可以通过利用峰谷电价差,使空调系统更加经济,还可以作为一种间接蓄电措施,在峰电时段释放冷量,减少空调系统耗电,实现削减用电峰值功率的功能。对工业园区内需要24 h供冷的、包含基载的蓄冷空调系统的控制进行优化建模,在满足供冷及削峰需求条件下,以经济最优化为目标,分别针对非削峰日、2类削峰日提出相应的控制策略。并以工业园区某一水蓄冷空调系统的控制为例进行了算例分析,结果表明蓄冷空调在削峰时具有削峰幅度大、削峰时间长的优势。另外,当该日冷负荷需求越大时,2类削峰日对蓄冷空调系统运行费用的影响越大,此时可能需要增加削峰补贴电价。     

线阵CCD图像采集与电气传动的数字同步控制

介绍了线阵CCD驱动时序、传感特性和基于DSP的线阵CCD驱动电路。给出了线阵CCD时序驱动与电气传动的同步控制方案。分析了线阵CCD图像采集与电气传动的数字同步控制的工作原理及其数字同步控制的实现方法。PLC根据触摸屏设定的速度,给出线阵CCD的驱动频率及其DSP的定时常数。同时,PLC给出伺服脉冲频率,经伺服系统实现对传动机构的速度控制。使线阵CCD的图像采集速度与平面运动物体的速度保持精确同步。     

高压变电站噪声分离算法及其应用

为测量分析高压变电站同时存在的线路电晕噪声、电器(变压器、电抗器等)本体噪声和周边环境准平稳噪声,根据变电站噪声源的时频特性,提出一种基于梳状滤波器与小波变换相结合的高压变电站噪声分离算法。首先根据本体噪声的线谱特性,利用通带梳状滤波器滤波实现本体噪声的估计;其次利用高频小波系数构造电晕噪声检测信号实现电晕噪声与准平稳态噪声的分离。实验结果表明:噪声分离算法能有效估计出电晕噪声、本体噪声以及准平稳态噪声,噪声声压级以及A计权声压级估计误差1 d B;不同区域的噪声组成差别较大,靠近电抗区区域电晕噪声、本体噪声、准平稳态噪声是变电站噪声的主要来源,而在变电器附近主要为本体噪声与准平稳态噪声,电晕噪声衰减较大。     

复杂多端柔性直流电网源网限流设备协同优化配置

利用源网限流设备协同优化配置解决复杂多端柔性直流电网的故障电流抑制难题,成为相关领域的研究热点.首先,结合模块化多电平换流器(MMC)与电网的耦合程度,提出适用于复杂多端柔性直流电网的区域划分原则,以提高多端柔性直流电网限流设备参数优化的计算效率;然后,根据各区域的限流需求,结合MMC、直流变压器、限流电抗器及故障限流...     

离散卡尔曼滤波器滤波精度与噪声统计模型准确度的关系

针对多维渐近稳定线性离散系统,推导了使用铁初始条件和噪声统计的卡尔曼滤波器实际估计误差协方关矩阵,并基于该矩阵分析了滤波精度与模型精度的关系,指出使用非准确的初始条件和噪声统计模型 仍能构造出与最优卡尔曼滤器等效的滤波器,组合导航仿真系统的仿真验证了文中的结论。     

Robust optimal centralized controller to mitigate the small signal instability in an islanded inverter based microgrid with active and passive loads

This paper proposes a robust optimal centralized controller to mitigate the small signal instability caused by the interaction between the control loops of rectifier interfaced active loads (RIALs) and the inverter interfaced distributed generations. The proposed controller is based on a robust linear quadratic regulator with prescribed degree-of-stability (LQRPDS). In order to reduce communication system burden and improve the flexibility and reliability of the proposed controller, a kalman state estimator has been designed. The optimal values of the diagonal weighting matrices of LQRPDS and kalman estimator are obtained by formulating a bi-objective optimization problem, which is solved using a fast and elitist multi-objective non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). A full dynamical linearized state space model of an islanded MG represented in synchronous (DQ) reference frame has been considered for analyzing the stability. However, schur balanced model order reduction technique has been used to reduce the complexity in the design of the controller. Eigenvalue analysis and time-domain simulations have been presented to demonstrate the robust performance of the controller under various load configurations as well as under step load disturbances. The efficacy of the proposed centralized controller is verified by comparing its performance with that of LQR based centralized controller.