基于布莱克曼窗S变换与数据库查询的电能质量扰动识别与分类新方法

针对基于特征值方法电能质量扰动识别中存在庞大而复杂的特征值选取问题,提出以特征曲线为特征的布莱克曼窗S变换与数据库查询新方法。提出布莱克曼窗S变换采用布莱克曼窗宽函数并通过窗宽比控制窗宽,相较于多分辨率广义S变换具有更好的时频分辨率。通过布莱克曼窗S变换得到扰动信号的时频模矩阵,在模矩阵上提取时频特征曲线,然后通过波动能量密度与快速傅立叶变换进行特征曲线分割,排除噪声的干扰,降低特征曲线长度,最后建立树状结构的时频数据库,采用动态时间规整距离查询分类方法,根据隶属度的关系进行快速分类,提高识别的正确率。通过仿真数据分析表明高时频精度的布莱克曼窗S变换提高了算法的识别正确率并且特征曲线分割提高了算法的抗噪声干扰能力,现场数据验证了该算法的有效性。

基于布莱克曼–纳托尔窗的高精度电力谐波智能分析方法

运用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)进行电力谐波分析时存在频谱泄漏和栅栏效应,误差较大。在研究了窗函数与频谱泄漏的影响的基础上,提出一种改进型单输入多输出人工神经网络谐波分析算法。布莱克曼-纳托尔(Blackman-Nuttall)窗具有良好的旁瓣性能,能有效抑制频谱泄漏,基于布莱克曼-纳托尔窗的插值FFT算法可实现高准确度信号频率估计。单输入多输出神经网络模型根据信号频率估计值构建神经网络输入向量,获得准确的谐波幅值、相角值。给出了该算法用于电力系统谐波分析的算例。仿真结果表明:该方法能实现微弱幅值的谐波分量的准确分析,电力系统谐波检测准确度可满足实际测量需求。

应用改进的布莱克曼插值算法精确估算介损角

使用谐波分析法对介质损耗因数进行在线监测时,由电网频率波动引起的非同步采样会给系统测量带来很大误差。为实现介质损耗角的高精度测量,笔者结合现在数字信号处理芯片的处理能力,提出了加布莱克曼窗的插值DFT修正算法来分析介损的测量,并根据介损角的定义进一步对由插值算法得到的介损进行了修正。仿真结果表明,该算法得到的介损误差较小,精度受频率的波动影响较小,对介质损耗角的在线测量有一定的参考价值。

基于布莱克曼窗与窗宽比的S变换电能质量扰动特征提取

鉴于多分辨率广义S变换(MGST)时频分辨率低、且计算量大,提出了基于布莱克曼窗口与窗宽比的S变换(BST)及其快速算法(FBST)。BST采用了布莱克曼窗宽函数,相较于MGST采用的高斯窗口,有更好的时域分辨率,并且BST采用了窗宽比控制窗口宽度,摆脱了频率控制窗口宽度,在分析高频扰动,能够保持较好的时频分辨率,因此相较于MGST,BST更加适用于电能质量分析。首先,通过设置条件,测得最佳窗宽比,然后使用快速傅立叶变换得到频谱,再使用降噪消除噪声在频谱引起的尖峰,确定信号包含信息的频率范围,更好保留信息的完整性。然后根据确定的频率范围,计算对应频率范围内BST的频谱,进一步提高了频域分辨率。通过仿真与现场数据分析表明,FBST能够更加精确快速提取时频特征,满足工业精度与时效性需求。

基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析

为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱分析结果,对全相位谱分析结果进一步校正,从而得到精度更高的谐波及间谐波估计结果。相比于其他如加汉宁窗的方法,本文提出的新方法有更高的信号参数估计精度。因不受谐波及间谐波频率范围的影响,本文方法可以应用于同步相量测量设备中,实现对于所有谐波的准确检测。仿真结果验证了本文方法的有效性。

最平旁瓣的布莱克曼窗

本文用一种优化方法对布莱克曼窗的系数作优化处理,得出一组新系数,以此组系数构成的窗,使频谱最大旁瓣得到8dB左右的改善而不增加主瓣的带宽。

比较在时间缩放和俯仰平移算法中海明窗函数和布莱克曼窗函数的效果

实时变调过程被广泛用于各类音乐制作。变调技术可分为两大类:时间域类型和频域类型。在大规模变换计算方面频域法与时域方法相比更具有优势。然而,在频域处理使用傅里叶变换,导致不可避免的频率泄漏会影响音高转移效果的准确性。为了抑制傅立叶变换的副作用,窗函数被用于减低频谱混叠。在实际处理中,海明窗函数和布莱克曼窗函数经常使用。在本文中,我们比较了两个窗口函数在频率泄露的抑制方面的性能和精度。

兜售神药的好人布莱克曼

自从见到他的第一个星期日起,他的模样总能让我联想起斗牛场里的骡子:白色吊裤带上缝着金钱,每根手指都戴着镶有彩色宝石的戒指,还有缀在衣服边上丁当作响的铃铛。他站在达里安圣·马利亚船坞边的一张桌子上,脚边堆满了装着各式特效药的长颈瓶。这些药是他自制的。他沿加勒比海走井穿巷,扯着破嗓门吆喝着兜售。只是,我见到他的时候,他并没有急着卖那些乌七八糟的印第安药,而是让人给他弄条真蛇来。

基于频域反射法的10 kV配电电缆中间接头受潮定位

为解决现阶段对配电电缆中间接头受潮定位诊断时存在的不足,提出一种基于频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)的配电电缆中间接头受潮定位诊断方法。首先,运用频域反射理论、电缆阻抗不连续点定位原理、布莱克曼窗函数来阐明文章所提方法的基本原理。然后,分析电缆受潮前后电容发生变化的原因,通过仿真及实验得到中间接头受潮前后电气参数变化规律。之后,选取布莱克曼窗函数来消除中间接头定位谱图中因频谱泄漏引起的误差,再利用加窗处理的诊断函数Kblackman(x)对不同受潮程度的中间接头进行仿真分析。最后,在实验室的10 kV交联聚乙烯电缆(cross-linked polyethylene,XLPE)上制作不同的中间接头缺陷,用于模拟正常、轻度受潮、重度受潮的情况,通过实验测试和数据分析验证了所提方法的有效性。仿真和实验结果表明:该方法能对不同受潮程度的配电电缆中间接头进行定位以及受潮诊断。

加Blackman-Harris窗插值算法仿真介损角测量

为了更好地将加布莱克曼-哈里斯(Blackman-Harris)窗插值谐波分析法用于介损角测量,仿真分析了该算法及其在信号频率、3次谐波、直流分量、采样频率、A/D量化位数、采样时间长度、介损角真实值、白噪声及脉冲噪声变化时计算所得介损角误差的变化。仿真结果表明,频率波动时算法误差很小且稳定;算法随3次谐波分量的增加误差有很微小的增加;算法随直流分量的增加变化不显著;算法随A/D量化位数的增加误差减少,≥10位的量化位数能满足精度要求;随采样频率的增加误差稍有下降,但趋势不明显;随采样长度增加误差减少,0.1s的采样时间长度足够;介损角误差与真实值的关系不大;随白噪声和脉冲噪声含量的减少误差减少,对白噪声和脉冲噪声信噪比约80 dB能满足要求。

几种谐波检测加窗插值FFT算法的比较

谐波严重威胁电网的安全和经济运行,对谐波的治理,需要准确地检测出谐波的各项参数。快速傅里叶变换(FFT)这种经典的谐波检测方法存在较大误差,随着高性能窗和插值方法的应用,其精度得到了提高。本文在FFT的基础上,引入拉格朗日、埃米尔特、三次样条插值方法,并添加修正系数,通过数据分析可以得出三次样条插值可很好地消除栅栏效应。在FFT加三次样条插值的基础上,添加汉宁窗、汉明窗、纳托儿窗、赖夫文森特窗、布莱克曼窗和布莱克曼-哈里斯窗对谐波进行检测,通过数据分析得到布莱克曼-哈里斯窗具有主瓣窄、旁瓣幅值抑制作用好等特点。最后提出基于三次样条加布莱克曼哈里斯窗的FFT谐波检测方法,该谐波检测方法具有检测精度高、检测数据稳定等特点。

电磁超声系统强噪声干扰抑制算法研究

在采用电磁超声技术(EMAT)进行车轮踏面探伤时,针对检测数据中存在的噪声问题提出一种结合小波算法和相位差算法的综合算法。根据噪声及有用的电磁超声信号的特征,得出小波软阈值去噪方法;结合布莱克曼窗函数及信号的频谱特征,提出一种利用简单三角函数来实现信号相位计算的方法;算法在改善电磁超声系统数据波形质量、提高系统的检测准确性方面具有一定参考作用。

基于Blackman-Harris相位差校正信号谐波分析方法

运用快速傅里叶变换(FFT)进行电力谐波分析时很难做到同步采样和整周期截断,造成的频谱泄漏将影响谐波分析精度。本文引入Blackman-Harris窗函数,分析其时域和频域特性,采用Blackman-Harris窗对谐波信号进行加权,结合相位差校正原理,用于谐波分析。推导了信号基波及各次谐波频率、幅值和初相角的计算式,对常规的频谱相位差校正方法进行了改进。仿真结果表明,应用Blackman-Harris窗相位差校正信号谐波分析法的运算时间与加其他余弦窗的运算时间相比没有明显增加,计算精度却显著提高。本文提出算法实现简单,精度高,通用性强,可应用于高精度电能计量和电能质量分析。

采样时间和采样频率对基于加窗插值算法介损角测量的影响

为减少非同步采样时DFT算法计算介损角的误差，将加汉宁（Hanning）窗插值谐波分析法和加布莱克曼-哈里斯（Blackman-Harris）窗插值谐波分析法用于介损角的测量。介绍了两种算法的原理，比较了两种算法受采样时间和采样频率影响上的差别。结果表明：两种算法误差随采样时间增加呈振荡下降趋势，加汉宁窗插值算法极小误差值点为0．02s的整数倍附近，极大误差值点为0．01s的奇数倍附近，加布莱克曼-哈里斯窗插值算法在0．01s的整数倍附近有极小误差，中间存在极大误差值；两种算法达到基本的精度时要求采样时间至少为3～5个工频周期左右，采样频率不小于500Hz即可；在一定范围内，前者计算所得介损角的精确度对采样时间较敏感，前者的精确度对采样频率不敏感，后者的精确度对采样时间和采样频率都较敏感．

介损角测量的两种加窗插值DFT算法

为减少在非同步采样时DFT算法用于介损角测量时存在的误差,将加Blackman-Harris(布莱克曼-哈里斯)窗插值DFT算法和加Hanning(汉宁)窗插值DFT算法用于介损角的测量。分析了两种算法的原理,给出了它们的实现步骤。理论分析和仿真结果表明:在准确获得信号时这两种方法均能准确测定介损角、且受频率波动和谐波变化的影响小,相比之下后者实现容易、计算量较小。

基于C8051F060的容性设备介损因数在线监测系统

介绍一种电容型设备介损因数在线监测系统的设计方案。在该方案中,硬件部分采用C8051F060单片机完成了数据采集、处理和上传数据等功能,而PC机则通过上传的数据进行数据预处理和绝缘诊断。软件部分的主要特点是通过加窗对谐波分析法进行改进。

基于ICESat-GLAS数据的波形去噪算法优选与森林冠顶高反演模型建立

【目的】比较基于不同窗函数的GLAS数据去噪算法和多种森林冠顶高反演模型的精度,优选波形去噪算法并确立对森林冠顶高估算精度较高的反演模型,为森林生物量估测等研究奠定数据基础。【方法】首先基于布莱克曼窗函数和高斯窗函数对GLAS数据进行去噪处理,采用RMSE和SNR定量比较2种波形去噪方法的去噪效果;然后对去噪效果最好的窗函数去噪后的波形提取波形参数,并分针叶林、阔叶林、针阔混交林和不分林型4种情况,采用线性回归方法,以波形长度为参数建立波形参数模型,以波形长度、地形指数为参数建立地形因子模型,在地形因子模型基础上,逐步引入波形半能量高、波形前缘长度和波形后缘长度等参数建立全模型,比较3类模型的模拟效果。【结果】高斯窗函数去噪后的RMSE较低、SNR较高,去噪效果较优;冠顶高反演模型中,分林型和不分林型情况下,全模型模拟效果均优于其他2类模型。其中地形因子模型中针叶林效果较好:R^2=0.853,RMSE=2.519 7 m;全模型中针阔混交林效果最好:R^2=0.972,RMSE=1.001 4 m。【结论】高斯窗函数对GLAS波形去噪能力较强,且在复杂地形情况下,当引入多种波形参数结合地形因子建立多元线性回归模型时,模型对各林型最大冠顶高的解释能力显著提高,可在一定程度上克服地形因子模型在坡度较大地区对冠顶高解释困难的问题,实现复杂地形情况下森林冠顶高的精确估算。

空调客车逆变器故障诊断系统

介绍了一种铁路空调客车逆变器故障诊断系统。下位机以高性价比的DSPTMS320C32为核心构造,对逆变器的数据进行高速采集,同时采用加窗FFT变换,得出逆变器输出频谱;上位机检测并显示逆变器运行数据和状态,应用专家系统,对逆变器的运行状态进行在线诊断。

有限长脉冲响应滤波器在视频格式转换芯片中的应用

本文提出了一种高性能有限脉冲响应(FIR)滤波器结构,用于视频格式转换芯片中尺寸缩放模块算法的实现,该结构采用流水线技术1,同时结合了并行性、系数对称性、“0”的特性和乘法优化(加法代替);阐述了该FIR滤波器的设计原则和优化方法,给出了该FIR滤波器FPGA实现的框图和综合结果,与传统结构实现的FIR滤波器比较具有更高的性能和兼容性。

基于频域反射系数谱的电缆故障定位与故障类型识别方法研究

频域反射法(FDR)是目前对电缆接地故障诊断较为有效的方法之一。针对输入阻抗谱法识别电缆接地故障在下限频率较高时容易出现误判的问题,本文提出了一种新的基于反射系数谱法的电缆故障定位与故障类型识别方法。首先对接地故障的定位与识别原理进行了分析,基于此对FDR测试频率下限引起的相位误差进行了修正。将布莱克曼自卷积窗的快速傅里叶变换插值算法用于反射系数谱法,同时引入恢复系数对窗函数造成的幅值误差进行修正。建立了不同类型电缆故障仿真模型验证算法的可行性,同时在实验室的40 m同轴电缆与500 m交联聚乙烯电力电缆上对提出算法的准确性进行检验。结果表明:本文所提方法可以准确定位电缆故障,定位误差为0.14%,并有效识别过渡电阻在0~40Z_(0)及开路故障。相较于输入阻抗谱识别法,本研究所提出的反射系数谱识别法更具有普适性,对电缆接地故障定位识别有重要参考意义。