基于MODWT的自适应阈值微电网故障检测算法

对微电网线路故障的高效检测有助于快速切除故障,降低微电网对大电网的影响。现有的故障检测方法存在阈值难以选择、对高过渡电阻故障不敏感等问题,为此提出了基于极大重叠离散小波变换(MODWT)系数突变的自适应阈值选取故障检测算法。利用MODWT的特性,采用扩大窗的方法,在窗扩大的过程中对MODWT系数差值的阈值进行适应性调整。相较于现有的定阈值方法,该算法可以适应任意长度的数据样本对于多种故障状态可以进行适应性阈值调整,因此对高过渡电阻故障有较高的敏感度。通过仿真实验验证,该算法能在各种故障状态下快速检测故障发生的时间。     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的.计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性.     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

输油管道泄漏检测中的自适应滤波

管道在输送流体的过程中,由于管道周围介质的扩散、管道摩阻等影响,使得在管道两端测得的压力与流量信号带有很大的噪声,它的存在势必影响管道泄漏的快速检测和漏点的精确定位。因此选用一种合适的滤波技术消除噪声,有着重要的现实意义。介绍了自适应滤波算法消除噪声的方法,在滤波算法中,采用Widrow-Hoff的最小均方误差算法调整滤波器的权系数,以在泄漏实验中采集的压力信号为例,通过计算机编程对它进行离线自适应滤波处理。结果表明,合理的选取算法中的步长和权系数个数,自适应滤波方法可有效地消除信号中的噪声。这为管道泄漏等方面的研究提供了可靠的数据,对其它信号的处理也有一定的借鉴作用。     

强噪声下的矢量跟踪信号故障检测算法

在卫星导航系统的矢量跟踪结构中,由于鉴别器的非线性,异常的电离层、对流层延迟或多路径等其他干扰造成的信号故障通过鉴别器输出会产生失真,使得在强噪声环境下较大偏差的故障难以被检出,导致矢量跟踪结构的导航定位结果不准确。针对该问题,提出了一种强噪声环境下的矢量跟踪信号故障检测算法。该算法对鉴别器输出失真的原因及影响进行了分析;为降低其影响设计了一种专用于信号故障检测的码鉴别器,它对跟踪通道中的码相位偏差具有更大的正相关响应范围,因而可以使故障检测算法对强噪声环境下的大偏差突变故障和缓变故障具有检测能力;采用三阶球面-径向容积准则对测试统计量及其方差进行估计。不同噪声环境下的突变和缓变故障检测仿真实验表明,提出的算法能保持对0.5码片以上偏差突变故障的可靠检测。同时对强噪声环境比如25～30 dBHz环境下的缓变故障也具有一定的检测能力。     

多传感器检测系统的自适应融合算法

通过分析分布式检测系统的工作原理，提出了一种新的基于并行检测系统的全局检测融合方法，该方法利用检测器局部判决结果与融合中心融合结果的误差对全局检测器下一步判决所采用的方法与参数进行修正，从而达到提高全局检测系统检测概率的目的．分析表明，该算法能有效提高系统的性能．     

一种复合高斯背景下失配信号抑制的自适应检测器

针对复合高斯杂波背景下存在信号导向矢量失配时的自适应目标检测问题,研究了一种对失配信号抑制性能较好的自适应检测器．首先通过在目标不存在的假设中引入虚拟干扰;然后基于两步广义似然比检验(GLRT)准则推导了GLRT检测器;在此基础上,为进一步提高检测器对失配信号的抑制能力,结合GLRT检测器的具体形式,对GLRT检测器进行了改进,得到了对失配信号具有更强抑制性能的改进检测器．理论分析和仿真结果表明,在匹配信号检测性能下降值可以容忍的前提下,所提出的自适应检测器具有较好的失配信号抑制能力．     

应用随机共振进行海洋噪声背景下的信号检测

通过对海洋噪声特性的研究,将其理想化为一个Lorentz色噪声和若干拟周期干扰成分的混合,继而基于参数调节随机共振理论的结果对系统参数进行优化,对系统输出应用后处理方法,形成一套完整的信号处理方法.数值仿真表明,随机共振处理结果优于低通滤波器的处理结果,随机共振系统处理宽带随机干扰情况有优势.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及其于多分辨分析的信号小波的分解算法，研究了信号局部奇异性的小波变换下的特性；根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大植及其在不同尺度上的传播特性，对308型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解，对故障特征信号进行时域定位，并提取了故障特征频率f=46.88Hz，这与实际的故障特征频率相近，说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断。     

基于共轭梯度算法的自适应多用户检测

阐述了自适应多用户检测的基本原理,提出了一种基于自适应共轭梯度(CG)算法的自适应MMSE多用户检测算法,推导了算法的迭代公式并进行了计算机仿真.仿真结果表明,与LMS算法、RLS算法相比,CG算法具有良好的性能.     

Adaptive Fault Estimation for Dynamics of High Speed Train Based on Robust UKF Algorithm

This paper proposes an adaptive unscented Kalman filter algorithm(ARUKF) to implement fault estimation for the dynamics of high-speed train(HST) with measurement uncertainty and time-varying noise with unknown statistics. Firstly, regarding the actuator and sensor fault as the auxiliary variables of the dynamics of HST, an augmented system is established, and the fault estimation problem for dynamics of HST is formulated as the state estimation of the augmented system. Then, considering the meas...     

TMS320DM642对视频图像欠采样压缩处理的实现

通常采用降采样完成实时视频格式调整。在降采样过程中不可避免地会引入欠采样噪声。为此提出了TMS320DM642上欠采样噪声的处理算法,实现了在TMS320DM642上实时欠采样噪声处理,描述了该程序的优化。其可以支持从CIF（Common Intermediate Format）到SQCIF（Sub-Quarter Common Intermediate Format）的实时视频格式调整。实验结果表明,在网络传输带宽波动时,该方法可有效减小混叠,图像质量清晰流畅。     

基于KPC-kNN方法的批次过程故障诊断

为克服FD-kNN算法的计算量和存储量特别大,PC-kNN主元仅仅能体现过程中线性信息的不足,提出一种基于KPC-kNN的故障诊断方法.在KPCA提取非线性信息后,在核主元空间里应用kNN算法,计算k个最近样本的距离平方和作为统计指标,使用核密度估计方法计算训练空间的控制限.半导体工业实例的实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于概率分析的高阻接地故障检测新方法

针对配电网系统的单相高阻接地故障,提出了一种基于概率分析的故障检测与定位方法.该方法适用于零序不接地或经消弧线圈接地系统,利用数据采集系统采集到的零序电压和各线路零序电流的变化,进行各线路故障概率计算,在最大故障概率条件下进行故障定位.算法简洁有效,现场实测数据证明了该算法的正确性和实用性.     

基于STAP的机载雷达高速运动目标检测技术研究

针对机载雷达高速运动目标检测中存在严重的距离单元走动问题,将Keystone变换与STAP技术结合,提出了一种目标检测方法。该方法首先将雷达接收到的回波数据变换到频域,然后利用Keystone变换对目标的距离走动进行校正,再将校正后的数据变换回时域并做空时自适应处理（STAP）。仿真结果表明,该方法可有效克服高速运动目标距离走动导致STAP处理性能下降的问题,改善了目标检测性能。