一种基于滑窗TLS-ESPRIT算法的超谐波动态分析方法

提出一种基于滑窗TLS-ESPRIT算法的超谐波动态分析方法。首先,对一定长度的超谐波电压、电流信号施加矩形窗函数,将其截取为等间隔连续的小数据块,对每个小数据块构建空间矩阵并估计超谐波个数;然后,利用TLS-ESPRIT算法估计每个小数据块所含超谐波的频率和衰减因子,再采用最小二乘法估计超谐波的幅值和相位;最后,以三维形式展示超谐波频谱,实现对超谐波的动态分析。数值仿真分析以及2种非线性负荷实测数据验证结果表明:该方法不仅能准确估计出超谐波的个数、频率、衰减因子、幅值和相位等信息,并具有较高的频率分辨率,还能从三维展示中观测到超谐波的时变特性,为深入研究超谐波提供了一种更精确的测量方法。

基于滑窗OPTICS算法和DATA-SSI算法的桥梁模态参数智能化识别

针对现有基于数据驱动的随机子空间(data-driven stochastic subspace identification,DATA-SSI)算法存在的不足,无法实现稳定图中真假模态的智能化筛选,提出了一种新的模态参数智能化识别算法。首先通过引入滑窗技术来实现对输入信号的合理划分,以避免虚假模态和模态遗漏现象的出现;其次通过引入OPTICS(ordering points to identify the clustering structure)密度聚类算法实现稳定图中真实模态的智能化筛选,最后将所提算法运用于某实际大型斜拉桥主梁结构的频率和模态振型识别过程中。结果表明,所提改进算法识别的频率值结果与理论值(MIDAS有限元结果)以及实际值(现场动力特性实测结果)间的误差均在5%以内,且识别的模态振型图与理论模态振型图具有很高的相似性。

空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

基于滤波提取及滑窗算法的短路比在线辨识方案

随着“双高”趋势给电网带来的弱网稳定性威胁,为实现对电网强度的实时监测,需进行短路比的在线辨识。许多辨识方法均需设计复杂的谐波提取算法或采用高精度高速率的采样分析仪器,操作困难,成本较高。为降低短路比辨识难度,设计了基于滤波特性的扰动响应分量提取方法及数据检离群滑窗算法,并搭建了2.5 MW风电机组并网模型。仿真结果表明:短路比辨识误差在5%以内,辨识数据也具有较好的稳定性和准确性,验证了所提方案的可行性和工程应用潜力。

基于滑窗DFT算法的新能源直流并网逆变器协调控制方法

当前的并网逆变器协调控制结构一般设置为独立形式,整体协调控制效率较低,导致周期逆变器的畸变率增加,为此提出基于滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)算法的新能源直流并网逆变器协调控制方法。根据现有的测定需求和标准,先进行畸变电流测定,采用多目标的方式提高整体的协调控制效率。设计多目标交叉协调控制结构,构建滑窗DFT测算并网逆变器协调控制模型,采用三相平衡控制实现逆变器协调控制处理。测试结果表明,与传统带输出LC滤波器辅助逆变器协调控制方法和传统光伏处理逆变器协调控制方法相比,本次设计的基于滑窗DFT算法的逆变器协调控制方法最终得出的周期逆变器畸变率均被控制在0.2%以下,大幅提升了变网逆变器的协调控制效率,控制针对性增强,具有较好的实际应用价值。

基于改进TLS-ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测算法

随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)与2阶Blackman-Harris自卷积窗相结合的检测方法。首先对待测信号进行三次采样并利用快速TLS-ESPRIT算法检测频率。随后对检测结果基于简化K-means聚类算法进行分析,提取出真实的谐波分量。最后结合2阶Blackman-Harris自卷积窗对信号进行加窗插值计算,准确估算出其幅值、相位信息,实现了谐波、间谐波的高精度检测。仿真算例和现场数据测试结果表明,所提方法相较于传统方法具有更高的谐波、间谐波检测精度,且抗干扰能力更强。

简化DFT滑窗迭代算法在有源电力滤波器谐波检测中应用

介绍了一种在有源滤波控制器应用中基于简化离散傅里叶变换的谐波电流检测技术的设计和应用。检测中非线性负载产生的谐波电流成分,运算过程中应用了滑窗迭代算法,它能有效地提高系统的实时性、目标跟随特性和抗干扰性,并且具有计算量小、容易工程实现的特点。进行了滑窗迭代算法的Matlab仿真试验,结果表明该算法能准确计算出负载电流中的基波成分,误差小,实时性强,能满足实际应用需要。

多重滑窗算法在DSP上的并行实现

滑窗算法作为一种遍历性的算法 ,其实时运算效率是一个重要的指标。本文介绍了用于雷达目标解模糊处理的滑窗算法 ,研究了在两片 TMS3 2 0 C5 40 2芯片上并行实现多重滑窗算法的方案。在某 PD雷达系统的目标解模糊处理的应用中 ,充分利用了 DSP的 HPI接口 ,设计实现了方位、距离、速度三重滑窗算法。本文还介绍了硬件方案和软件流程以及一些提高运算效率的措施 ,取得了好的实用结果。

一种基于滑窗的增量式过程挖掘算法

传统过程挖掘算法是针对静态模型和静态日志进行设计的,不能直接用于演化过程的发现。为此,提出了一种过程挖掘算法,应用滑窗机制实现增量式算法设计,利用日志事件关系模型,引入日志事件关系计数和阈值机制,实现对事件日志流的持续挖掘,因而能够发现模型演化的历史及模型当前实际执行情况。分析了算法性质及相关参数的影响,并进行了实验验证。

一种简化DFT的滑窗迭代算法在电力谐波检测中的应用

文章介绍了一种在有源滤波控制器应用中基于简化离散傅立叶变换的谐波电流检测技术的设计和应用。为检测由非线性负载产生的谐波电流成分,运算过程中应用了滑窗迭代算法,它能有效地提高系统的实时性、目标跟随特性和抗干扰性,并且具有计算量小、容易工程实现的特点。该算法的有效性通过实验和仿真结果得到了证明。

基于改进双滑窗的红外小目标检测算法

分析了红外小目标图像的时域特性以及小目标、噪声、背景的不同特点,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法。首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,提高了目标信噪比(SNR);接着,使用中心点判别方法检测出可能的小目标点;然后,利用双滑窗方法去除孤立的噪声;最后,运用区域相似度判别函数,剔除边缘纹理的干扰,检测出小目标。仿真实验表明,该算法不仅具有良好的实时性,同时还具有较高的检测概率和较低的平均虚警数。

基于遗传算法的多分层滑窗检测器优化设计

在讨论多分层滑窗检测器处理模型与寻优评价指标的基础上 ,研究用改进的遗传算法对其第一门限和第二门限进行优化设计的问题 ,得到了有用的结果。

快速加权滑窗RLS格型算法

在基本加权滑窗RLS算法基础上,利用投影几何方法,导出快速加权滑窗RLS格型算法。计算机仿真结果证实了算法的有效性。

基于滑窗子空间算法的桥梁运营状态预警分析研究

以某典型斜拉桥振动台模型试验为研究背景,采用滑窗技术与数据驱动随机子空间识别算法对桥梁运营状态预警方法进行研究。为实现在时域上对桥梁模态参数进行实时跟踪识别,将滑窗技术引入子空间法,提出一种滑窗子空间模态参数识别方法。而后基于滑窗子空间算法识别结果,参考各国高速铁路桥梁相关规范的状态评价指标,提出基于频率值和频率变化率的铁路桥梁运营状态预警方法,实现铁路桥梁的实时状态评估。运用模型试验各工况下的测试数据,对该模型桥的状态进行实时评估和预警分析,并将状态预警结果与模型桥实际损伤情况进行对比分析,验证所提方法的正确性,该方法可直接应用于桥梁结构的运营状态预警分析中。

基于滑窗FFT算法的低频振荡主导模式识别

通过分析加窗截断低频振荡信号的频谱分布,提出了基于滑窗FFT算法的主导模式识别方法。该方法通过对滑窗前后相应谱分量变化的分析,就能识别出模式的衰减特性(即阻尼特性);并针对FFT算法特有的栅栏效应现象,提出了相应的模式识别方法和步骤。仿真结果表明,该方法可以有效的识别低频振荡特征参数,计算量较少,并对含白噪声的信号具有较好的鲁棒性。

外辐射源雷达滑窗扩展相消算法并行实现

杂波抑制是外辐射源雷达信号处理中的关键技术之一。ECA-S算法突破了ECA-B算法在实际数据处理中对分段数的限制,通过给每段分段信号增添滑窗,在增加分段数的同时保证了足够的积累时间,具有更好的滤波效果,但这一改进效果是以增大空间和时间复杂度为代价而得到。结合图形处理器(GPU)数据吞吐量大、并行处理简单、适宜解决计算密集型问题的特点,提出一种适用于GPU处理的ECAS时域杂波抑制并行实现方法。实测数据验证了该算法的有效性,并满足实时处理的需求。

基于滑窗DFT算法的并网逆变器多目标协调控制方法

由于传统并网逆变器协调控制方法中没有检测畸变电流,导致控制过程中计算时间增加,控制效果不理想。针对这些问题,提出一种基于滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transformation,DFT)算法的并网逆变器多目标协调控制方法。利用自适应抽样算法自动调整采样时间,引入滑窗DFT思想构建有源滤波器,通过滤波器对并网逆变器中的畸变电流进行检测。对并网逆变器中功率和坐标两者之间的关系进行分析,采用比例积分(Proportional Integral,PI)并联重复的复合型控制器对输出电流进行实时跟踪控制。同时根据线性叠加原理,获取并网逆变器的等效被控对象模型,简化补偿控制器设计,最终实现并网逆变器多目标协调控制。经实验测试证明,所提方法能够将计算效率提升14.6%,控制后的波畸变率下降幅度达到15.8%,功率因数增长幅度达到14.9%。

基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术,能够量化能耗,为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高,但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此,文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型,并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列,采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练,经迁移学习获得训练模型,实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明,提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率,提高了算法的泛化能力。

滑窗迭代DFT算法在电力谐波检测中的仿真研究

有源电力滤波器要求动态补偿准确、实时检出电网中瞬变的畸变电流。针对现有检测方法的不足,提出一种基于离散傅里叶变换的滑窗迭代DFT算法,实时测出谐波参考指令电流。该算法计算量小、容易工程实现,经过扩展,该算法还能应用于检测特定谐波。仿真实验结果验证了该算法的有效性和可行性。

一种适用于星载大斜视聚束SAR的改进距离徙动算法

星载大斜视聚束合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)探测范围大、目标驻留时间长,有广泛的应用前景,但会带来较大的距离徙动,使得回波信号耦合严重。传统算法使用固定窗接收数据,为了采集完整,则需要较大的采样窗,但采得数据中存在大量的无效数据,采样效率很低。为解决时域采样效率低等问题,可使用滑窗接收模式,但该模式一般结合时域算法或极坐标格式算法使用,而在星载SAR大场景成像的情况下,时域算法计算效率低下,极坐标格式算法的聚焦半径较小,因此本文提出了一种改进的距离徙动算法来解决大斜视滑窗接收模式下的高效精确成像问题。本文建立了滑窗接收模式下的时域回波模型,利用傅里叶变换的性质推导出精确两维解析频谱,并基于上述两维解析频谱,提出雷达视线坐标系下的两维空间域解耦方法并给出对应的完整成像处理流程,最后通过仿真实验验证算法的有效性。本文提出的新方法既能解决大斜视两维频谱扭曲带来的频域采样效率低下问题,又可避免传统方法在大斜视模式下的残留距离徙动放大问题,为后续的自聚焦处理提供便利。