基于阵列天线接收响应幅度修正的干涉仪算法

干涉仪测向算法通过将接收信号相位差与本地相位差样本进行拟合从而获得信号的来波方向,具有布阵灵活、计算量小等特点,工程应用性较高。但由于存在天线工艺误差以及接收机幅相特性不一致等因素,导致了相位误差的引入。当相位误差具有较大时变性时,本地相位差样本的校准作用将会失效,从而严重影响干涉仪测向算法的性能。为提高干涉仪算法在相位扰动条件下的测向稳定性,本文提出了一种基于天线响应幅度修正的干涉仪测向算法及其优化方法,通过将信号接收幅度引入算法并做加权处理,降低了干涉仪算法的测向误差和对系统幅相一致性的要求。经计算机仿真验证,不同时变相位误差条件下,优化后的干涉仪算法其测向平均误差仅为传统干涉仪测向算法的38%,提高了算法在干扰条件下的精度和稳定性。     

基于无人机编队提高干涉仪测向性能

反辐射导引头测向天线基线长度较短,导致测向精度有限.基于干涉仪测向原理,利用无人机编队实现长基线干涉仪测向系统构建,以提高对辐射源的测向精度.建立了测角误差计算模型,通过仿真分析了影响测角误差的主要因素,将长基线干涉仪测向系统与传统干涉仪测向系统测角误差进行了对比.仿真结果表明,解决高精度定位技术和多无人机监督控制技术等关键技术后,长基线测向系统测向性能与传统干涉仪测向系统相比有明显提高.     

改进鸡群优化算法的二维MUSIC谱峰搜索研究

针对二维多重信号分类(MUSIC)算法在谱峰搜索时运算复杂,实时性差的问题,提出一种改进鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法。该算法将改进鸡群算法应用于谱峰搜索部分,首先利用佳点集理论构造初始种群;其次由寻食速度因子和聚集度因子构成惯性权值函数;最终将惯性权值引入母鸡的位置更新公式中,使算法快速搜索出谱峰所对应的角度。结果显示,该算法以更低的时间复杂度获得与网格搜索法相同的搜索精度,时间复杂度降低了648倍,节约99.4%的搜索时长,与其他3种优化算法相比,具有更优的收敛性能和更高的搜索精度。     

基于改进FastDOA算法的变压器局部放电超声阵列信号测向

实验室大量试验结果表明,使用超声阵列传感器对变压器进行局部放电检测时,核心是选择合适的波达方向(DOA)估计算法。提出一种改进的FastDOA算法进行变压器局部放电超声阵列信号的测向,该算法在传统FastDOA的基础上增加一个扩展系数来构造不同阵列孔径的虚拟阵列,然后利用真实谱峰的大小、位置不变,伪峰大小、位置随扩展系数改变的原理,对各虚拟阵列得到的估计谱值进行加权平均以减小伪峰的影响,有效提高测向精度。利用MATLAB对其进行仿真,结果显示该算法的测向误差在2°以内,与传统算法最大误差超过10°相比,具有更好的稳定性。在实验室搭建局部放电测向平台,10组试验数据表明该算法的误差均在3°以内。     

基于多平台测向定位算法的变压器局部放电定位技术研究

针对变压器局部放电(partial discharge, PD)中传统的定位方法存在多种误差，降低了定位精度，无法满足工程需求的问题，采用了一种新的快速子空间算法(fast subspace direction of arrival, Fast DOA),并提出了一种基于遗传算法的多平台测向定位算法，该算法将到测距线的总空间距离的最小值对应点作为PD源，然后利用遗传算法进行全局搜索以实现定位。在相同的测向精度下，新算法具有较低的计算复杂度和较快的运算速度。仿真结果表明了该方法的正确性和优越性。     

改进自适应 ADMCC-HCKF 算法及在 SINS / CNS / GNSS 中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波器(CKF)在非高斯噪声下滤波精度下降以及传统最大相关熵(MCC)算法收敛速度较慢的问 题,提出了一种改进的自适应相关熵高阶容积卡尔曼滤波(ADMCC-HCKF)算法。 该方法依据 MCC 迭代过程的误差变化自适 应调整核宽大小,核宽能够改变核参数对输入数据的敏感性,从而提高算法收敛速度及对非高斯噪声的处理能力。 基于非高斯 噪声环境,搭建 SINS / CNS / GNSS 组合导航实验,研究结果表明,改进的 ADMCC-HCKF 算法相比传统 HCKF 和基于常规 MCC 的 HCKF 算法具有更强的鲁棒性,在降噪性能及对非高斯噪声的适应性角度均有所提升的同时,滤波精度较 HCKF 算法提高 了 9. 63%。     

基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型

为了提高配电网理论线损计算精度,提出一种基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型。该模型将配电网理论线损计算抽象成多元回归问题,将理论线损计算的各类影响因素和理论线损值分别作为多元回归问题的输入向量和输出向量,并构造样本集输入到复合学习算法中加以训练,以得到配电网理论线损计算模型。复合学习算法由广义回归神经网络完成样本集训练,并在训练过程中利用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优训练参数,从而降低了理论线损计算模型的误差。实验结果显示,与传统方法相比基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型具有更高的计算精度。     

新型快速DOA估计算法

针对传统MUSIC算法进行DOA（direction of arrival）估计计算量过大、难以实现实时处理的问题,提出了一种新型测向算法。基于信号子空间与噪声子空间的正交性,利用部分噪声子空间进行变步进谱峰搜索,通过减少单个伪谱值估计运算量、减小谱峰搜索范围以及规避信号源个数估计过程,大幅降低了算法实现复杂度,同时优化加法和乘法运算数配比,将乘法运算量减少至1/4以下,降低了硬件运算负荷,可实现信号实时处理。通过计算机建模、仿真及性能比对,验证了该方法对运算性能的改进效果。     

方形平面阵列的阵元数对局放测向精度影响的仿真研究

变压器局部放电超声阵列检测方法是新近发展起来的一种具有高信噪比、高可靠性的检测方法,但对于传感器的阵元个数对局放检测精度的影响尚待深入研究。笔者以方形平面阵列传感器为例,在测向方位角为锐角和钝角两种情况下,基于一种改进的MUSIC(multiple signal classification)算法对15种超声阵列传感器(2×2-16×16排列)进行仿真,研究不同阵元个数下测向精度的变化规律。结果显示,随着阵元个数的增多,测向精度也随之提高,并得到了不同阵元个数的测向精度的具体测向误差范围,对现场不同环境中变压器局放超声阵列传感器的选择具有一定的指导意义。     

基于暂态对地电压和超声阵列信号的变压器局放定位方法

变压器局部放电的快速、准确定位对于及时排除故障隐患,保障电力系统的安全稳定运行具有重要作用,论文介绍了一种基于暂态对地电压和超声阵列信号的变压器局放定位方法。该方法首先以接收到暂态对地电压(TEV)信号的时刻为基准进行测距,并基于改进FastDOA算法对超声阵列信号进行测向,再根据测距和测向结果实现定位。改进FastDOA算法在传统FastDOA的基础上构造不同孔径的虚拟阵列,并对各虚拟阵列得到的估计谱值加权平均以减小伪峰的影响,可有效提高测向精度。在此基础之上,利用Matlab对基于改进FastDOA的测向算法以及超声阵列传感器结构参数的优化设计进行了仿真分析。最后研制了相应的传感器并搭建了变压器局部放电超声阵列定位实验平台,开展实验研究,结果验证了所提方法的有效性。     

基于相关函数理论的滤波器设计与仿真

介绍了一种基于相关函数理论的滤波器,并对该滤波系统进行仿真研究,仿真结果表明,该滤波器比传统滤波器具有明显的优点。     

配电网可靠性指标的灰色组合预测方法及应用

针对配电网可靠性的特点,在充分考虑可靠性指标的历史变化趋势和顾及各种相关因素对可靠性指标的影响的情况下,分别建立了基于历史统计数据的横向预测模型和考虑相关因素影响的纵向预测模型,形成了灰色组合预测模型,充分发挥了灰色预测模型所需样本小、精确度高的优点.对某地区配电网可靠性统计数据的实例分析,证明了该方法的有效性.     

全光纤电流互感器研究

介绍了全光纤电流互感器工作原理,分析了光电探测器输出信号的特点,提出了在正弦调制下的数字相关检测方法,消除了光强、调制深度变化的影响,并阐述了测量原理、处理方法以及相关处理电路和软件的设计思路,将数据处理引入的延时缩短到小于300us的范围,提高了响应速度。实验结果表明,最大比差为0．04998％,线性度达到0．9999824,达到了0．2级准确度的要求。     

关联维数在齿轮故障诊断中应用的试验研究

将分形几何引入齿轮振动信号的故障分析中 ,用关联维数来刻画振动信号的故障特征。通过对试验获取的齿轮故障振动信号进行分析计算 ,确定了关联维数与齿轮故障程度之间的联系 ,并对关联维数计算中的影响参数进行了分析 ,对如何选择关联维数计算中的嵌入维数和延迟时间提出了建议。     

关于乘积测度的一个性质

设N是自然数全体,{μn}n∞=1为R1上的任一概率测度序列,记P=∏n∈N上f(x1,x2,…,xn,…)与g(x1,x2,…,xn,…)关于每个分量是上升的,其中(x1,x2,…,xn,…)表示RN中的点,则有如下的正相关性成立:∫RNfgdP≥RNf∫dPRNg∫dP.     

一种基于摇摆曲线的电力系统同调机群识别新方法

提出一种同调机群的识别方法，它通过对发电机摇摆曲线进行小波分解，利用其低频段信息进行重构，然后应用相关分析方法计算2台机组的相关系数，能够有效地对受扰后的多台机组进行同调性划分。该方法简明且易于实现，无论对临界失稳模式还是明显的失稳模式都能有效地判别，因此，具有较高的应用价值。通过新英格兰10机39节点系统验证了该方法的有效性。     

电力系统多级负荷预测及其协调问题(三)关联协调模型

考虑到多级负荷预测协调的关联特性,将多级负荷预测的基本协调模型扩展为多维多级。首先针对典型的2维2级协调问题,建立了关联协调的标量模型和矩阵模型,并提出了相应的关联协调方法。引入了不平衡向量和调整系数矩阵的新概念,从而阐明了2维2级关联协调方法的物理机理。为便于比较不同协调方法的协调效果,文中继承和扩展了基本协调模型的评价标准,提出了关联协调模型的单项评价指标和综合评价标准。最后,通过实例验证了关联协调模型的协调效果。     

基于数字模拟混合乘法器的谐波在线分析仪设计

简要介绍了谐波在线分析的方法,建立了在线谐波分析的包含加性噪声和调制性噪声的信号的数学模型.介绍了基于数字模拟混合乘法器实现的最优相关滤波的谐波分析仪技术方案,通过电路原理分析,给出了谐波分析测量仪的具体实现方法,并做出结论.     

数模混合矢量分析方法在互感器校验中的应用

本文提出了采用数模混合乘法技术进行矢量测量的互感器校验方法.该方法应用了最优相关滤波原理,能够得到高的信噪比和抗干扰能力,有效地抑制噪声和谐波对矢量测量的影响,并可以实现互感器现场校验的自动化.文中还做了相应的误差分析.     

燃煤特性影响燃料N转化率试验研究

煤燃烧过程中生成大量NOx,其中以燃料型为主。由于反映燃煤特性的物理、化学特性指标很多,很难通过单一指标变化对燃煤N转化率直接进行试验分析。为此,该文采用灰色系统理论的关联分析方法,基于大型沉降炉试验,分析了反映燃料N转化率变化的物理、化学特性指标与燃料N转化率之间的关联程度,建立了燃煤特性与燃料N转化率之间的关系系数FCI。试验结果证实燃料系数FCI能够正确反映出煤燃烧过程中NOx排放变化规律,且同种燃烧状态下,燃煤燃料系数值与其燃料N转化率呈线性变化关系。经电厂煤种适应性试验进一步说明了基于燃料系数分析,采用合理的燃烧调整手段,可促进锅炉变煤种的高效、低污染燃烧。