基于粒子群优化匹配追踪的风机振动信号去噪处理

针对风力机振动信号采集过程中易受噪声影响的问题,提出基于过完备原子库的匹配追踪算法对风机振动信号进行处理。该算法能自适应提取和原子相关的信号结构,从而可实现噪声抑制。在匹配追踪算法处理过程中,利用结合梯度信息的改进的粒子群优化算法来寻找最佳原子。仿真结果表明,该算法比标准匹配追踪算法具有更快的运算效率及更高的重构精度。利用该算法对风力发电机齿轮箱振动信号进行去噪处理实验。实验结果表明,去噪后信号信噪比可提高5 d B以上,波形特征更加清晰,并且可以在降噪的同时有效保留故障信息。     

快速搜索AFMR特征的雷达信号分选

模糊函数可以对信号结构信息进行较为完整的描述,找出不同信号之间的差异,但搜索信号主脊切面的计算量较大。提出一种混沌优化与差分进化算法相结合的搜索模糊函数主脊AFMR(Ambiguity Function Main Ridge)切面,先差分进化全局搜索,再混沌局部搜索,有效避免了算法陷入局部最优。将提取的信号主脊切面对比穷举法提取的主脊切面,保证正确性的同时显著提高搜索速度。将提取的主脊切面特征进行近邻传播聚类分析,针对聚类算法中偏向参数的不确定,提出动态调整偏向参数的构建式,提高算法性能。实验结果表明,该算法改进的近邻传播聚类准确率在低信噪比的情况下能达到90%以上,明显高于传统近邻传播算法。     

研华科技 智能采集网关ECU-115

随着光伏电站智能化程度的逐步提升,光伏电站对数据采集网关功能的需求越来越高,目前市场上的采集网关功能比较单一,或是软件协议不完善只支持单一品牌设备协议,使得用户无法添加新需求的软件协议,或是因通讯网络影响采集的数据无法完整与集控中心交互,或是分布在各地的数据采集网关无法统一部署管理     

WIFI镜头机无线图像采集系统

针对有线摄像头移动性差、不够灵活等缺陷,提出将摄像头模块、WIFI模组和stm32芯片组合到一起形成一个WIFI无线镜头机.对摄像头模块和WIFI模组的原理和实物进行了研究,通过WIFI无线数据传输技术、LWIP协议及Socket网络编程将图像数据信息无线发送到显示设备处理器中.最终实现将带有网卡的显示设备连接到WIFI无线镜头机内部的WIFI热点,通过连接服务器、开启相机、保存图片等一系列的操作,方便快捷的完成无线图像传输、显示和存储的工作.     

串联型故障电弧检测方法对比分析

由于线路故障位置的不确定性,目前串联型故障电弧检测方法主要基于电流信号分析进行识别。通过对不同负载在串联型故障电弧发生前后的电流波形进行对比,得出了串联型故障电弧电流特性及其变化规律;以串联型故障电弧的电流信号为研究对象,介绍了基于希尔伯特黄变换、信息熵与短时傅里叶变换、小波近似熵与支持向量机的串联型故障电弧检测方法,概述了不同检测方法的故障电弧特征提取过程;对3种串联型故障电弧检测方法优缺点进行了比较,指出基于希尔伯特黄变换、信息熵与短时傅里叶变换的检测方法可有效提取故障电弧发生时电流的时频特性,对提取的时频谱幅值设置合适的阈值即可作为串联型故障电弧识别的依据,但准确性和实时性不高,而基于小波近似熵与支持向量机的检测方法可直接提取近似熵作为支持向量机的输入来识别串联型故障电弧,具有较高的准确性和实时性,更适用于煤矿现场。     

煤矿高压电缆局部放电脉冲信号去噪研究

针对煤矿高压电缆局部放电脉冲信号易被井下噪声干扰从而影响绝缘监测准确性的问题,提出采用小波熵空域相关算法对信号进行去噪。该算法选用小波熵的大小作为噪声能量阈值,通过改变阈值大小来调节局部放电脉冲信号与噪声之间的相关性,进而识别并去除噪声。实验室模拟实验及现场测试结果表明,该算法不仅减小了将噪声误判为信号的可能性,而且可以很好地消除各尺度系数中的干扰,很好地保留了局部放电脉冲信号的完整性,提高了煤矿高压电缆在线绝缘监测的准确性。     

简易数字信号传输性能分析仪的设计与实现

设计了一套简易数字控制的信号传输性能分析仪,包括由数字信号发生器、信道模拟低通滤波器等组成的数字信号发送模块、信号传输和数字信号接收分析模块三部分,通过观察接收信号的眼图估计系统传输性能。发送端通过线性移位寄存器构成数字信号发生器,码元速率调整通过程控数字时钟模块实现步进可调,低通滤波器采用三阶巴特沃斯有源滤波器。接收端通过低通滤波、信号整形后进行同步信号提取、解码和眼图显示。经过严格测试,解码的曼彻斯特编码数据与发送端完全一致,同步信号稳定可靠,系统运行稳定。      

基于石英传感器的动态称重数据处理算法研究

通过对以石英晶体传感器为称重单元的动态称重系统称重信号中干扰信号的分析,得出其称重信号中存在大量干扰信号,包括高频噪声和低频噪声,此外车辆行驶时自身振动、轴型、行驶速度以及加速度都会影响动态称重精度.针对以上问题,提出先利用小波变换算法对称重数据进行滤波预处理,然后再经过EEMD算法以及信号重构算法进一步处理.将以上信号处理算法通过仿真以及运用于现场,能够使称重数据误差控制在2%以内,达到了良好的称重效果.     

非平稳信号度量方法综述

非平稳性度量是非平稳信号处理中的重要课题。尽管已有的度量方法在原理上有较大差异,缺少统一的理论框架和度量标准,但这些非平稳信号度量方法都在其相应领域发挥了重要作用。本文对随机信号非平稳度量方法进行了综述,系统地总结、归纳了不同领域现有的随机信号非平稳性度量方法,包括基于统计量和动力学参数的时域方法、时频域参数方法、信号建模参数方法以及特定类别信号的非平稳性度量方法,给出了各种度量方法的应用,并展望了非平稳性度量的未来发展方向。     

基于信号采样自相关的步进宽带频谱感知方法

采用步进频域能量检测法可以提高在软件无线电平台的频谱感知的带宽范围,但能量检测法易受噪声不确定性的影响,而信号采样自相关检测法对噪声不确定性有很好的鲁棒性。为进一步提高软件无线电的检测性能,提出了基于信号采样自相关的步进宽带频谱感知方法。首先阐述了信号采样自相关检测的原理,然后对基于该原理的步进宽带检测方法的流程进行了分析,最后利用MATLAB软件仿真其检测性能。仿真结果表明,在信噪比（Signal-noise-ratio, SNR）不同的情况下,基于信号采样自相关的步进宽带频谱检测方法能达到所要求的检测性能。此 外,为了兼顾频谱感知的检测速度和频带带宽分辨率之间的关系,进一步提出了在原本固定步进值的步进宽带信号采样自相关的频谱感知方法中采用可变步进值的两阶段检测方法,该方法可 以获得较高的频带带宽检测分辨率和较短的检测时间。