基于HHT变换和独立分量技术的模态参数识别

HHT方法在识别环境激励下的模态参数时已经有比较高的精确度,并且在工程实际运用中得到了很好的体现。但是,HHT法长期以来都有着许多不足之处:在经验模态分解过程中会出现模态混叠,尖端效应以及虚假模态问题。所以,如何在模态参数识别时减小甚至避免这类问题是至关重要的。主要研究如何减小模态混叠对参数识别的影响。首先加入白噪声对原始信号进行预处理,得到1组新的信号;接着进行EMD分解过程,得到若干个模式函数(IMF),根据IMFs判据来判定其是否是真正的IMFs;然后运用希尔伯特变换及独立分量技术识别出结构的模态参数;最后应用所提方法识别了一个实测飞机模型的模态参数并和实验数据进行对比。结果表明该方法成功解决了HHT方法中的模态混叠现象,并能更加准确地提取信号的各阶模态参数。

利用独立分量分析技术对油气富集区进行地震识别

地下地质体可等效地分成地质体几何形态、地质体骨架属性、流体属性和噪音4个相互独立"基本结构因子"。地震观测信号可等效地看成是地下地质体4个"基本结构因子"信号源的线性混叠信号,利用独立分量分析技术(ICA)可从混叠信号中提取出这些相互独立的信号源,从而可提取出隐含在地震观测信号中的含油气性(流体属性)和沉积相(骨架属性)等有用的信息。利用ICA技术从地震属性中分离出相互独立信号源的地质解释,主要依靠对工区现有的地质研究成果来赋予它实际的地质含义,这具有一定的主观随意性,可通过信息熵等其他数学方法减小这种解释的主观性。

基于快速独立分量分析与改进随机子空间算法相结合的次同步振荡模态辨识

为了提高电力系统次同步振荡参数辨识精度,针对次同步振荡采样信号存在强噪声干扰和系统模态阶数定阶难的问题,提出一种快速独立分量分析技术和精确模态定阶改进随机子空间相结合的次同步振荡辨识方法。首先利用快速独立分量分析技术对采样信号进行噪声和原信号的分离预处理,然后将处理后的信号作为新的信号输入到随机子空间算法,针对随机子空间算法存在系统模态阶数定阶难的问题,用精确模态定阶方法予以改进,避免出现虚假模态和模态遗漏的现象,最终快速确定主要模态,准确地辨识出信号的模态参数。通过理想算例、风电场标准模型和电网实测数据进一步分析验证,结果表明所提方法能够有效降低噪声干扰,缩短辨识时间,准确地辨识出信号的主要模态,提高了辨识精度。

基于改进FastICA和Prony算法的同步电机参数辨识

电力系统模型及参数的准确性对系统动态仿真至关重要。针对Prony算法在辨识同步电机参数存在对环境噪声敏感及输入数据要求较高的问题,提出一种结合经验模态分解的快速独立分量分析方法以实现对短路电流噪声信号的提取。首先对理想同步电机短路电流做经验模态分解,获取1组固有模态函数;然后通过计算各函数的互相关系数,找出独立性最强的几个分量,与原含噪短路电流及残余项一起作为快速独立分量分析方法的输入,输出1组独立分量,其中1个分量作为噪声估计量,进而得到去噪后的短路电流;最后利用Prony算法对去噪后的短路电流分析,辨识出同步电机瞬态及超瞬态参数。数字仿真结果验证了所提方法的可行性与有效性。

基于ICA的配电网铁磁谐振检测方法的研究

在母线上接有电磁式电压互感器的中性点不接地系统中,经常会因为系统发生故障或者操作中进行大的动作,导致电磁式电压互感器的非线性电感产生饱和,其饱和励磁阻抗值与各个线路的对地电容构成谐振回路,使中性点产生零序位移电压,即铁磁谐振过电压.铁磁谐振对系统静态稳定性影响较大,使系统长时间工作在超负荷状态,造成设备的损坏.为降低铁磁谐振对电力系统的影响,需要采用消谐装置破坏谐振条件.

智能水印检测器的设计及应用

水印检测错误会严重损害水印系统的可信度.在水印实用化过程中,一个必须解决的问题是如何使水印检测器的错误率达到最小.本文提出在水印检测过程中采用智能信息处理技术-独立分量分析技术来实现智能水印检测器.利用独立分量分析的盲源分离能力,在水印检测过程中不需要任何关于原始图象、水印信号以及可能的攻击信息的情况下不仅可以检测到水印信号的存在而且可以精确的提取水印信号,提取的水印精确度取决于水印与原始图象、密钥之间的独立程度.实验过程中的攻击由Stirmark产生,实验数据证明这种智能水印检测器对Stirmark提供的各种攻击(如剪切、滤波、图象压缩、删行、删列、旋转、尺度变换以及多种攻击同时存在时都具有很好的鲁棒性,还可以进行多个水印的提取.这种新型的智能水印检测器的性能比现有的检水印测器优越很多.