基于分群辨识曲线的信号能量分析法

针对传统的信号能量分析法无法直接处理高阶模式下的非平稳振荡信号,结合振荡机组的分群辨识,提出用基于分群辨识曲线的信号能量分析法进行低频振荡参数的在线辨识,以拓展信号能量分析法的适用范围,并提高辨识效率。该方法借助信号能量分析法能处理上下包络线关于时间轴对称的信号这一特点,利用振荡机组分群辨识得到的两个发电机群的反向对称轨迹,采用信号能量分析法辨识主导振荡模式。仿真测试的结果表明基于分群曲线的低频振荡在线辨识方法结果准确、计算效率高,能够有效地识别系统的主导振荡模式。

压电陶瓷传感器监测混凝土内部缺陷的可行性研究

为监测在役混凝土结构在使用过程中的内部缺陷程度变化并定位缺陷位置,本文探索一种基于应力波的探测方法并进行试验研究,将压电传感器(PZT)以阵列形式安装在混凝土表面,将混凝土划分为不同区域,阵列中的一个传感器发射波,另一个传感器接收波,采用扫频模式和五峰值脉冲模式对混凝土不同区域进行监测。试验结果表明,当应力波通过待监测区域时,由于混凝土内部存在缺陷,应力波幅值衰减,波能降低。为了量化混凝土结构内部缺陷程度,构造基于接收信号的能量指数和损伤指数,并分别建立其与缺陷程度的函数关系,依据不同区域能量指数和损伤指数差异,确定混凝土内部缺陷存在的区域。试验结果与试件实际情况相吻合,验证了本文采用压电传感器监测混凝土内部缺陷的可行性。

基于频域反射法的电缆缺陷时域诊断特征波形

频域反射法(frequency domain reflection,FDR)是一种典型的电缆缺陷无损检测方法。针对传统FDR方法存在的问题,该文提出了频域反射法中电缆缺陷的时域诊断波形转化方法。首先利用广义S变换分析反射信号的能量分布。然后划定各反射信号的能量子区域开展独立分析,以降低各反射信号相互干扰和电缆中衰减效应的影响。最后将选定的能量子矩阵区域转化成电缆缺陷的时域诊断波形,并利用该波形对电缆缺陷进行定位和辨识。文中对500 m的仿真电缆模型、40m的同轴电缆和105m的10k V交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电力电缆进行了实验,验证了所提方法可以转化出电缆中缺陷的时域诊断波形,并可以借助该波形准确定位和辨识电缆中阻抗增大和阻抗减小的缺陷。

基于YUV空间码本模型的运动检测

以YUV空间码本模型为基础,提出了一种融合码本聚类思想和信号能量分析思想的运动检测算法。先在YUV空间上进行码本建模,然后在码字训练阶段对每个进入码字的像素点的均值以及围绕均值波动的能量值进行统计,最后在前景检测阶段通过能量门限实现前景和背景的分割。实验结果表明,与以往的YUV码本模型相比,该算法除了具备快速实时和准确的特性外,对复杂背景环境中如晃动的树叶、水波和光线的突变等强干扰因素体现出更好的适应能力,并且在阴影的抑制方面也有较强的鲁棒性。

基于希尔伯特振动分解的低频振荡在线辨识

利用希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)算法适于处理时变频率信号的特性,提出一种处理非平稳振荡信号的新算法——结合HVD的信号能量分析法,并应用于电力系统低频振荡在线辨识中。首先,对通过Hilbert变换获得的解析信号进行分析和滤波,得到幅值最大分量的瞬时频率,并由同步检测获得相应的幅值和初相位;然后,通过迭代运算检测出非平稳振荡信号各分量的频率、幅值、相位;最后,运用信号能量法对通过HVD得到的各平稳信号的主导振荡模式进行识别和分离。将该算法与Prony算法、基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的信号能量分析法进行比较,仿真测试和实例分析结果说明,此算法能够有效提取非轴对称振荡信号的主导模式,并且抗噪能力强、计算效率高。