对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-est...对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。展开更多
传统的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信...传统的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification,root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least square-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。展开更多
针对目前应用的MUSIC算法计算时间过长的问题,提出并实现了基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计技术。相比于目前MUSIC算法,DOA估计时间实现了有效的缩短。同时,针对TLS-ESPRIT算法在工程上实际估...针对目前应用的MUSIC算法计算时间过长的问题,提出并实现了基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计技术。相比于目前MUSIC算法,DOA估计时间实现了有效的缩短。同时,针对TLS-ESPRIT算法在工程上实际估计多目标的DOA时必须提前知道目标数量,如果目标数量估计不准确,就会造成DOA估计错误的问题,提出了基于TLS-ESPRIT算法的改进算法。可以做到在未知目标数量的情况下,进行目标数量的判断,进而进行准确的DOA估计。在实际工程条件下,估计准确率可以达到88%以上。展开更多
由于噪声的存在,现有的相干信号波达方向估计算法在低信噪比、小快拍数和小信号间隔条件下,性能下降严重。针对这一问题,本文提出一种基于总体最小二乘法——旋转不变子空间(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotat...由于噪声的存在,现有的相干信号波达方向估计算法在低信噪比、小快拍数和小信号间隔条件下,性能下降严重。针对这一问题,本文提出一种基于总体最小二乘法——旋转不变子空间(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法的改进前后向空间平滑方法,对相干信源波达方向(Direction of Arrival,DOA)进行估计。该方法利用了信号的强相关性和噪声的弱相关性,通过时空相关协方差矩阵重构平滑后的阵列协方差矩阵,并将得到的新协方差矩阵应用于TLS-ESPRIT算法进行DOA估计。通过与其他几种传统的解相干算法建模仿真对比,该算法在相干源之间的DOA距离较近、信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)较低和快拍数较小的情况下可以更好地估计波达方向,且具备更高的分辨率和精度。展开更多
首先介绍了基本旋转不变技术(ESPRIT,Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Tech-niques),指出其结果会产生虚假波峰且结果具有随机性。然后介绍改进的总体最小二乘(TLS)ESPRIT,其结果能够避开虚假波峰,但不能求...首先介绍了基本旋转不变技术(ESPRIT,Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Tech-niques),指出其结果会产生虚假波峰且结果具有随机性。然后介绍改进的总体最小二乘(TLS)ESPRIT,其结果能够避开虚假波峰,但不能求解准确的功率幅值。最后,结合模拟退火算法(SA,Simulated Annealing)准确估计功率幅值。该方法可应用于笼型异步电动机转子断条故障检测,仿真结果表明此方法切实可行。展开更多
文摘对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。
文摘传统的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification,root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least square-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。
文摘针对目前应用的MUSIC算法计算时间过长的问题,提出并实现了基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计技术。相比于目前MUSIC算法,DOA估计时间实现了有效的缩短。同时,针对TLS-ESPRIT算法在工程上实际估计多目标的DOA时必须提前知道目标数量,如果目标数量估计不准确,就会造成DOA估计错误的问题,提出了基于TLS-ESPRIT算法的改进算法。可以做到在未知目标数量的情况下,进行目标数量的判断,进而进行准确的DOA估计。在实际工程条件下,估计准确率可以达到88%以上。
文摘由于噪声的存在,现有的相干信号波达方向估计算法在低信噪比、小快拍数和小信号间隔条件下,性能下降严重。针对这一问题,本文提出一种基于总体最小二乘法——旋转不变子空间(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法的改进前后向空间平滑方法,对相干信源波达方向(Direction of Arrival,DOA)进行估计。该方法利用了信号的强相关性和噪声的弱相关性,通过时空相关协方差矩阵重构平滑后的阵列协方差矩阵,并将得到的新协方差矩阵应用于TLS-ESPRIT算法进行DOA估计。通过与其他几种传统的解相干算法建模仿真对比,该算法在相干源之间的DOA距离较近、信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)较低和快拍数较小的情况下可以更好地估计波达方向,且具备更高的分辨率和精度。
文摘首先介绍了基本旋转不变技术(ESPRIT,Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Tech-niques),指出其结果会产生虚假波峰且结果具有随机性。然后介绍改进的总体最小二乘(TLS)ESPRIT,其结果能够避开虚假波峰,但不能求解准确的功率幅值。最后,结合模拟退火算法(SA,Simulated Annealing)准确估计功率幅值。该方法可应用于笼型异步电动机转子断条故障检测,仿真结果表明此方法切实可行。
