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数模混合最优相关滤波在介损在线测量中的应用(英文) 被引量:9
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作者 梁原华 林海军 +1 位作者 张浩 任美辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期111-114,共4页
提出了在线介质损耗测量的包含加性、调制性噪声的信号数学模型。简要介绍了目前介损在线测量方法中存在的问题,进而提出了基于最优相关滤波理论,采用数字、模拟混合乘法技术实现的最优相关滤波的技术方案,论证了该方案是抑制加性、调... 提出了在线介质损耗测量的包含加性、调制性噪声的信号数学模型。简要介绍了目前介损在线测量方法中存在的问题,进而提出了基于最优相关滤波理论,采用数字、模拟混合乘法技术实现的最优相关滤波的技术方案,论证了该方案是抑制加性、调制性噪声及高次谐波影响测量结果的最优化方法,并给出了实验结果。 展开更多
关键词 介质损耗 数字模拟混合乘法器 最优相关滤波 在线测量
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基于数字模拟混合乘法器的谐波在线分析仪设计 被引量:3
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作者 林海军 张礼勇 +2 位作者 梁原华 张晓兵 卜树坡 《电测与仪表》 北大核心 2007年第1期29-32,共4页
简要介绍了谐波在线分析的方法,建立了在线谐波分析的包含加性噪声和调制性噪声的信号的数学模型。介绍了基于数字模拟混合乘法器实现的最优相关滤波的谐波分析仪技术方案,通过电路原理分析,给出了谐波分析测量仪的具体实现方法,并做出... 简要介绍了谐波在线分析的方法,建立了在线谐波分析的包含加性噪声和调制性噪声的信号的数学模型。介绍了基于数字模拟混合乘法器实现的最优相关滤波的谐波分析仪技术方案,通过电路原理分析,给出了谐波分析测量仪的具体实现方法,并做出结论。 展开更多
关键词 谐波分析 在线测量 最优相关滤波 数字模拟混合乘法器
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变电站容性设备介损在线监测数据压缩与预处理方法 被引量:1
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作者 沈显庆 段小龙 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2016年第2期187-191,共5页
介质损耗角是反映变电站容性设备绝缘程度的重要指标,在线监测处理方法采用数字化测量技术。依据绝缘特性的老化机理,监测数据具有一定的分散性和冗余性,因此,提出采用压缩比可变的嵌入式零树小波算法,对数据进行有效的压缩,提高信息管... 介质损耗角是反映变电站容性设备绝缘程度的重要指标,在线监测处理方法采用数字化测量技术。依据绝缘特性的老化机理,监测数据具有一定的分散性和冗余性,因此,提出采用压缩比可变的嵌入式零树小波算法,对数据进行有效的压缩,提高信息管理的效率;利用最优相关滤波电路,滤除锯齿状波动和剔点等虚假信号,并将此信号转换成频域信号,通过小波重构方法进行特征值的提取。通过仿真分析验证,结果表明:对特征值的提取,可以提高容性设备绝缘诊断的准确性,实验验证该方法可行。 展开更多
关键词 嵌入式零树小波算法 最优相关滤波 小波重构 介质损耗角 在线监测
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高精度介质损耗角实时在线测量方法
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作者 沈显庆 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2009年第6期462-464,469,共4页
为提高电气设备介质损耗角的测量精度,利用最优相关滤波法提取基波信号,通过短时傅里叶变换(STFT)插值谐波方法,抑制长频谱泄露的影响。仿真结果表明,最优相关滤波法可以克服加性噪声和调制性噪声的影响,在低信噪比情况下,能够有效消... 为提高电气设备介质损耗角的测量精度,利用最优相关滤波法提取基波信号,通过短时傅里叶变换(STFT)插值谐波方法,抑制长频谱泄露的影响。仿真结果表明,最优相关滤波法可以克服加性噪声和调制性噪声的影响,在低信噪比情况下,能够有效消除噪声并检测出有用信号,提高STFT加窗谐波分析法的计算精度。系统频率在49.5~50.5 Hz时,该算法仍能保持较高的计算精度,且受频率变化影响较小。该方法能有效提高信号的分辨能力和准确度。 展开更多
关键词 介损测量 最优相关滤波 短时傅里叶变换 插值谐波法
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数模混合矢量分析方法在互感器校验中的应用 被引量:1
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作者 任美辉 汤海成 +1 位作者 梁原华 王祁 《电测与仪表》 北大核心 2008年第1期24-26,共3页
本文提出了采用数模混合乘法技术进行矢量测量的互感器校验方法。该方法应用了最优相关滤波原理,能够得到高的信噪比和抗干扰能力,有效地抑制噪声和谐波对矢量测量的影响,并可以实现互感器现场校验的自动化。文中还做了相应的误差分析。
关键词 数模混合乘法 互感器自动校验 最优相关滤波 矢量测量
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Optimal filtering for uncertain systems with stochastic nonlinearities, correlated noises and missing measurements 被引量:3
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作者 Shuo Zhang Yan Zhao +1 位作者 Min Li Jianhui Zhao 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2015年第5期1052-1059,共8页
The globally optimal recursive filtering problem is studied for a class of systems with random parameter matrices,stochastic nonlinearities, correlated noises and missing measurements. The stochastic nonlinearities ar... The globally optimal recursive filtering problem is studied for a class of systems with random parameter matrices,stochastic nonlinearities, correlated noises and missing measurements. The stochastic nonlinearities are presented in the system model to reflect multiplicative random disturbances, and the additive noises, process noise and measurement noise, are assumed to be one-step autocorrelated as well as two-step cross-correlated.A series of random variables is introduced as the missing rates governing the intermittent measurement losses caused by unfavorable network conditions. The aim of the addressed filtering problem is to design an optimal recursive filter for the uncertain systems based on an innovation approach such that the filtering error is globally minimized at each sampling time. A numerical simulation example is provided to illustrate the effectiveness and applicability of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 globally optimal recursive filtering random parame- ter matrices stochastic nonlinearities correlated noises missing measurements
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