基于分离源的高增益矩阵变换器特性分析

针对矩阵变换器(MC)存在的电压传输比限制以及现有升压型MC结构元件多、调制复杂的问题,提出了一种新型的分离源型矩阵变换器(SS-MC)。该结构采用电感、电容和3个二极管替代了双级MC中间的直流链路部件,从而构成分离源升压网络,避免了配置额外的直通占空比。对SS-MC的拓扑结构和分离源网络升压的工作原理进行了分析,阐述了其采用的空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略,并针对SVPWM的缺点提出了基于充电预测的模型预测控制(CPB-MPC)策略。仿真和实验结果表明:所提出的SS-MC结构使用常规的SVPWM即可达到较高的电压传输比,但无源元件会存在较大的纹波;使用CPB-MPC策略可以有效抑制纹波,提高MC的输出电能质量。

基于分离源矩阵变换器的PMSM无源动态演化控制策略

为了改进传统的永磁同步电机驱动器系统及其PID控制的不足,提出了一种无源动态演化控制策略,并应用于永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)和分离源矩阵变换器(split source matrix con-verter,SSMC)中。为打破传统矩阵变换器电压传输比0.866的限制,采用电感、电容和3个二极管代替了双级矩阵变换器中间的支流链路部件,并且证明了分离源网络的升压能力。另外,在矢量控制中,永磁同步电机的转速外环和电流内环都使用了传统PID控制器,但由于PID控制器的参数调节比较困难、控制精度不高、超调量较大和抗干扰能力不强等问题,为此提出了基于动态演化理论和无源理论的控制策略,设计了分离源矩阵变换器和永磁同步电机系统基于互联和阻尼分配(the interconnection and damping assignment,IDA)的无源控制器(passivity-based control,PBC)和动态演化控制器(dynamic evolution controller,DEC)。仿真与实验的结果表明,基于该控制策略的SSMC-PMSM驱动系统能够使永磁同步电机稳定运行在额定转速,并且具有稳定性强、抗干扰能力强和动态响应好等特点。

并网分离源逆变器解耦控制

可再生能源电力并网转换系统存在结构复杂、成本高及效率低等突出问题,两级式的转换器无法满足系统要求,而单级式结构转换器的提出能够很好地解决这个问题。单级式存在不同的拓扑结构,如Z源逆变器、Y源逆变器等。本文提出的分离源逆变器是一种仅使用逆变电桥就可以灵活升高或降低交流输出电压,而且具有优于其他拓扑结构的优点,并且可以使用与传统电压源逆变器相同的调制方案。首先对三相分离源逆变器(SSI)进行分析,然后在并网连接模式下提出一种改进调制方案,使输出电压电流波形更稳定;并基于同步旋转坐标系下的改进闭环控制,及对直流侧和交流侧分别进行独立的控制,以实现并网SSI的解耦控制。仿真实验验证了方案的有效性。

动态变化混叠模型下盲源分离中的源数估计

在进行欠定盲分离时,特别是对于源信号数目及混合矩阵动态变化的情况,常规的欠定盲分离及源数估计方法不能对源信号数目的变化时刻做出判断,因此很难实现动态变化的源信号数目实时和准确的估计。针对这个问题,提出了一种动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计方法。首先,建立动态变化混叠情形下盲源分离的数学模型及动态标识矩阵。其次,基于构建的动态标识矩阵统计和判断动态源信号数目的变化情况。最后,通过分段时间内多维观测矢量采样点聚类区间局部峰值统计,实现动态变化混叠模型下盲源分离中的源信号数目的有效估计。仿真结果表明,该方法能有效实现动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计,并且信号估计效果良好。

基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法

针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。

基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法

针对传统谐波源辨识方法无法实现工业用户谐波源具体类型的非侵入式识别的问题,该文提出一种基于盲源分离的工业谐波源负荷分类识别方法。该方法仅依据工业用户进线处电压、电流数据即可实现谐波源负荷具体类型的非侵入式识别。首先,从负荷等值阻抗模型入手,建立工业用户多负荷等值阻抗并联电路模型;其次,采用集合经验模态分解与奇异值分解相结合的方法确定构成用户进线处监测点综合等值阻抗信号的源阻抗信号数目;然后,采用快速独立分量分析实现将谐波源负荷等值阻抗信号从综合负荷等值阻抗信号中分离;最后,将分离出谐波源负荷等值阻抗信号频率特征与典型谐波源负荷进行匹配,进而实现分类识别。仿真与实测实验结果均表明,所提方法能够准确识别工业用户所含多种谐波源负荷的具体类型,具有较好的可行性和实用性。

CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用

滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN分解,得出一组固有模态函数(IMF),利用加权峭度因子选取其中有效IMF重构信号,再将重构的信号进行BSS分离。对分离出的信号做解调包络分析,从其解调谱中提取故障信号的特征频率。结果证明了此方法可以有效地分离轴承的内外圈故障,使故障特征更易被提取。

基于欠定盲源分离和深度学习的生猪状态音频识别

【目的】为解决群养环境下生猪音频难以分离与识别的问题,提出基于欠定盲源分离与E C A-EfficientNetV2的生猪状态音频识别方法。【方法】以仿真群养环境下4类生猪音频信号作为观测信号,将信号稀疏表示后,通过层次聚类估计出信号混合矩阵,并利用lp范数重构算法求解lp范数最小值以完成生猪音频信号重构。将重构信号转化为声谱图,分为进食声、咆哮声、哼叫声和发情声4类,利用ECA-EfficientNetV2网络模型识别音频,获取生猪状态。【结果】混合矩阵估计的归一化均方误差最低为3.266×10^(−4),分离重构的音频信噪比在3.254~4.267 dB之间。声谱图经ECA-EfficientNetV2识别检测,准确率高达98.35%;与经典卷积神经网络ResNet50和VGG16对比,准确率分别提升2.88和1.81个百分点;与原EfficientNetV2相比,准确率降低0.52个百分点,但模型参数量减少33.56%,浮点运算量(FLOPs)降低1.86 G,推理时间减少9.40 ms。【结论】基于盲源分离及改进EfficientNetV2的方法,轻量且高效地实现了分离与识别群养生猪音频信号。

低复杂度的盲源分离和去混响联合优化方法

提出了一种低复杂度的基于加权预测误差(WPE)的独立低秩矩阵分析(ILRMA)方法。与现有的WPE-ILRMA方法把预测矩阵当成一个整体来处理不同,所提方法将预测矩阵展开来推导代价函数,利用不同声源的混合滤波器和分离滤波器之间的正交性简化代价函数的优化过程,进而以更低的计算复杂度对混合信号去混响。通过利用解耦预测矩阵和分离滤波器之间的关系,所提方法将维数较大的矩阵求逆转化为维数较小的矩阵求逆,从而取得了比WPE-ILMRA方法更低的计算复杂度。在最大似然框架下推导了所提方法的代价函数,并采用坐标梯度下降算法来估计参数。实验结果表明,所提方法能以更低的计算复杂度和更高的稳定性取得与WPE-ILRMA方法相似的分离性能。

基于盲源分离的纱线张力信号去噪研究

针对采集到的纱线张力信号精确度低、对张力的大小读取困难的问题,课题组提出一种经验模态分解(empirical modal decomposition, EMD)、奇异值分解(singular value decomposition, SVD)、快速独立成分分析(fast independent component analysis, FastICA)相结合的纱线张力信号盲源分离方法。应用经验模态分解方法对张力信号进行自适应分解,得到多个平稳、有线性特点的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量;将本征模态函数与张力信号组成多维观测信号,对其协方差矩阵进行奇异值分解,计算邻近奇异值差值并确定源信号的数目;计算IMF分量与张力信号间的相关系数,选择IMF分量与张力信号重构,得到虚拟的多通道信号;对得到新的多通道观测信号进行快速独立成分分析运算,实现纱线张力信号的噪声分离;搭建实验平台去噪实验对该算法进行分析验证。结果表明:该方法实现了纱线张力信号的有效分离,信噪比得到了提高,与15层小波去噪相比,信噪比提高了2.678 1 dB,完成了纱线张力自由振动信号的噪声去除。

基于源分离的农村污水资源化技术现状与展望

针对目前中国农村的生活污水收集配套设施不健全、处理技术不适用等问题,本文通过分析农村生活污水的组成与特点,提出采用源分离与资源回收利用相结合的技术模式。首先阐述了黑灰分离、粪尿分离2种源分离方案的实施方式与可行性;然后针对源分离处理后产生的黑水、黄水、灰水等分别归纳分析了适宜于农村地区的资源化处理技术;最后基于源分离的污水资源化处理技术发展瓶颈与趋势,提出了重点研发方向和建议。

空基双天线场景下盲源分离解析估计方法

基于盲源分离的抗干扰技术在诸多领域中具有重要应用价值。在空基数据链常用的双接收天线场景中,应用传统盲源分离方法的计算复杂度比较高,难以进行实时处理,限制了盲源分离技术的性能上限。通过考虑空基数据链中期望信号与干扰信号的单径传播范式,提出了基于四阶累积量优化函数的盲源分离解析求解方法,并获得其闭式解。所提方法在保持估计性能的基础上降低了近67%的计算复杂度,更适于空基数据链计算资源受限下的硬件实现。所提解析方法具有近于0的翻转概率,能够进一步保持分离信号的输出顺序,有利于提升后续信号处理阶段中信号到达检测的估计性能。

量子人工蜂群优化的盲源分离算法

为了实现分离多种服从不同分布类型的源信号,将一种改进的量子人工蜂群方法用于优化盲源分离算法。在标准量子人工蜂群算法的基础上,引入混沌优化算子生成初始解,使初始种群的解均匀分布在可行解空间上;在搜索阶段引入动态的邻域因子和遗忘因子,控制寻优方向,提高算法的收敛速度和寻优能力;以信号峰度构造目标函数,利用改进的量子人工蜂群方法对目标函数寻优,获得分离矩阵,实现混合信号的分离。仿真结果表明,所提算法能够分离亚高斯分布、超高斯信号及两者的混合信号,且在收敛速度和分离精度上均优于传统算法。

基于EMD-NLPCA的欠定非线性盲源分离算法及应用

对欠定非线性混合信号的盲源分离算法进行研究,提出一种基于经验模式分解与非线性主成分分析(EMD-NLPCA)的盲源分离算法。首先对观测信号做EMD处理,重构信号后引入高阶统计量,再进行主成分分析,完成信号分离。该算法既可以应对欠定环境,又解决了非线性混合问题。仿真实验中,将该算法与稀疏分量分析法的结果进行比照,证明了该算法的正确性以及相较于稀疏分量分析法更具普适性。将该算法用于无人机发动机开车音频信号的分离,效果较好。

一种基于盲源分离的同频干扰抑制方法

基于调频广播的无源探测系统具有反隐身、抗干扰等许多优点,但由于体制的特殊性,其极易受到其他同频电台的干扰,严重影响系统性能。针对这种情况,文章提出了基于时间平滑二阶协方差矩阵分解的盲源分离同频干扰抑制方法。仿真结果表明,该算法在干信比很高的情况下仍然具有较好的鲁棒性。

基于盲源分离和机器学习的光伏并网逆变器故障诊断

针对光伏并网逆变器单个开关管发生开路故障不易察觉的问题,提出了一种基于盲源分离和机器学习的诊断方法。首先,采用FastICA算法实现单个开关管开路故障的判定;其次,提取旋转电流在时域和频域下的特征值;最后,以旋转电流特征值为输入、逆变器工作状态编码为输出进行机器学习模型训练,并对模型进行交叉验证。仿真实验结果表明,该方法的开路故障诊断准确率较高。

基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离算法

提出一种基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离(JBSS)算法,该算法可以从多组数据集的观测信号中恢复出源信号.首先通过计算多组数据集观测信号的高阶互累积量张量,利用累积量张量潜在的对角结构,将JBSS问题转化为高阶张量CP分解(CPD)问题.接下来,通过张量列分解(TTD)将高阶张量分解为由不高于3阶的多个互连的核张量组成的简单张量网络,由此将高阶CPD问题转化为多个3阶CPD问题.最后,根据TTD与CPD之间的关系,在多次3阶CPD之后,通过依次对因子矩阵进行重新排序与缩放得到多数据集的混合矩阵,进而实现对源信号的分离.实验结果表明,该算法具有较快的运行速度.

基于频点影响的频域盲源分离排序算法

针对排序歧义性对卷积混合盲源分离性能的影响,提出了一种频点影响的卷积混合盲源分离排序算法。改进算法采用权重系数衡量频点的分离矩阵,将其作为下一频点分离矩阵的迭代初值,保持分离矩阵行列式的连续性,利用影响因子控制频点间距离以提高频点分离质量,使频点以可靠频点为依据进行排序,从而提高分离算法估计精度。在仿真实验中对室内语音信号进行盲源分离,改进算法的相似系数、SIR、SAR和SDR性能指标均有所提升,证明了频点影响的有效性。

基于盲源分离的抗主瓣干扰技术研究

当干扰从雷达天线主瓣进入,对目标回波信号影响极大,常见的窄脉冲剔除等抗主瓣干扰手段能力有限,必然会影响雷达跟踪检测目标。本文针对伴随式主瓣干扰,以盲源分离算法为切入点,理论分析其信号模型,结合阵列雷达分阵可重构特性,多维度仿真验证干扰抑制效果。结果表明:盲源分离能有效抑制主瓣干扰,提升雷达探测性能,丰富抗干扰手段。

浙江省首例14型猪链球菌人源分离株鉴定及分子特征分析

目的对浙江省首例14型猪链球菌菌株进行综合鉴定与分子分型特征研究。方法对目标菌株进行镜检、生化、血清学玻片凝集试验、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI TOF MS)鉴定,同时利用聚合酶链(PCR)技术检测该菌株链球菌属(tuf)、猪链球菌种(16S rRNA)、猪链球菌血清型基因以及毒力基因,另采用脉冲场凝胶电泳技术(pulsed-fieId gel electrophoresis,PFGE)、多位点序列分型(multilocus sequence typing,MLST)以及最小核心基因组群(minimum core genome groups,MCG群)方法分别对菌株进行分子分型检测。结果传统细菌学方法和质谱鉴定技术以及核酸检测均将这株人源分离株鉴定为14型猪链球菌;25种毒力基因检测,除salKR与89K PAI基因检测为阴性,其它均为阳性;分子分型检测该菌株为高致病性ST1及MCG Group1型,PFGE检测结果表明此菌株同浙江省主要流行毒力株在同一主分支,相似性达94.95%。结论本次检出14型人源猪链球菌强毒力株,属高致病基因型ST1/MCG Group1型菌株,属浙江省首次报道,今后应密切关注省内该型别菌株流行趋势。