基于GCC-MSSA的变压器局放超声内部定位方法

变压器绕组因绝缘故障引发的局部放电危害着电力系统的安全运行,而目前针对局部放电的超声波外置检测方法受噪声干扰、传播介质等因素影响较大,故本文在变压器绕组中内置8个传感器内部检测局放产生的超声波信号。由于检测到的信号直接测量法不能反应实际的时延信息,以及传统智能算法定位精度低稳定性差,本文提出了一种广义互相关法(GCC)和混合策略麻雀算法(MSSA)相结合的超声定位方法。在COMSOL中搭建变压器绕组模型并仿真局放现象,通过GCC算法提取出精确的时延信息。根据时差信息建立超声定位的最优化约束方程,用MSSA算法求解得到局放源的位置信息。仿真结果显示,MSSA算法相较于其他传统智能算法定位误差更小。最后使用一种新型EFPI超声传感器进行变压器绕组局放实验,结果显示本文提出的方法定位平均误差为4 cm,比仿真的局放点大2.9 cm,具有工程应用实际价值。

全科医学和初级保健横断面研究的基本设计和实施步骤

横断面研究是经典的研究设计方法之一,在临床各个专业中均有广泛的应用。在全科医学研究中大量科学问题的解答采用了横断面研究设计。这其中不仅包括了对人群健康特征,疾病特征或卫生服务现状的调查研究,还包括了面向社区人群的疾病筛查诊断方法构建等多种研究场景。在全科医学领域中,横断面研究可以做现况描述和比较分析,关联因素分析以及社区筛查诊断方法探索。开展横断面研究应包括研究设计和研究实施两个阶段,研究设计包括准确提炼研究目标,明确研究人群,研究因素及结局指标等临床要素以及确定样本获取方式,明确样本量的确定依据及合理的统计分析策略等方法学要素。研究实施,则需要通过完备的研究方案和病例报告表呈现研究设计思路,在伦理批准的前提下开展数据收集工作,同时注重数据管理工作质量并严格执行方案中的统计分析方法,求证医学问题。横断面研究的特点是相比于随访观察研究所需要的研究周期相对较短,不同基础的研究团队都能找到适合的研究方向,通过了解健康医疗现状,从探讨关联因素创建筛查方法等角度,服务社区医疗。

基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测

针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。

基于频域阈值处理广义互相关和空间筛选的多源局部放电定位方法

该文针对电力设备的多源局部放电定位问题,提出了基于频域阈值处理广义互相关(frequency domain threshold processing generalized cross-correlation,FDTP-GCC)和空间筛选的多源局部放电定位方法。为实现多源局部放电超声信号的同源时间差提取问题,该文提出了FDTP-GCC算法,该算法直接应用于超声传感设备采集的原始信号,在频域内通过设置幅度谱阈值排除干扰频段,幅度谱归一化突出多源信号时间差的冲激函数特征,直接得到对应同源信号的时间差。通过仿真证明了FDTP-GCC算法进行时间差估计的高准确性、高稳定性、高抗噪能力。为解决FDTP-GCC算法带来的同源时间差分离的问题,该文提出了基于空间筛选的多源局部放电定位方法,并分析了采用基于解析解的算法和智能算法进行空间筛选的定位性能。最后采用双局部放电源进行了定位试验,试验结果表明该文方法提取的时间差误差均在1μs以内,两个局部放电源的定位误差为20.53cm和4.93cm。

皮带输送机托辊故障声源定位方法

为实现对皮带输送机托辊故障实时监测,提出一种基于广义互相关时延估计的托辊故障声源定位方法,并开发相关系统。首先通过安装在与皮带输送机旁间隔一定距离处的传声器采集声音信号,采用VMD与包络谱峭度方法有效提取托辊声音信号的故障频率信息。随后采用广义互相关时延估计算法对声音信号中选定的IMF分量进行广义互相关时延估计,根据时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延,结合声音在空气介质中的传播速度,以及故障声源位置与传声器之间的空间几何关系,确定故障声源位置。最后开发出托辊故障声源定位系统并投入现场运行,实验和现场应用结果表明,采用所提方法及相关系统能够实现托辊故障声源的准确定位。

基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法

城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-correlation analysis,FCCA)算法和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA算法提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后,设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行。结果表明,所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。因此,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。

基于数字麦克风阵列的声源定位系统研究

针对当前多麦克风定位阵列需要较大体积、信号采集流程较繁琐、效率较低、实时定位效果差的问题,设计了一个使用3个数字麦克风组成阵列进行声源定位系统;该系统利用3个麦克风的时域信息,采用广义互相关算法对达到时间延迟进行计算,通过阵元几何关系并利用阵元信号的时延,获得了在室内环境下较好的声源定位效果;系统硬件以MAXI-Bit为主控芯片,选用数字麦克风组成三元线阵采集声音数据,MCU采集麦克风信号并进行数据处理实现声源定位;最后,在LCD屏上实时显示声源的方位和距离;此外,为了更加直观地反映声源定位的准确度,还设计了舵机控制模块,舵机模块上固定激光灯指示声源,舵机转动角度随声源位置改变而实时改变;经测试,该系统最大误差为4.68%,且舵机上的激光灯可以随声源位置改变而实时指向声源;该系统可以应用在机械设备故障诊断、鸣笛抓拍等领域,从而提高生产效率。

数字预失真系统整数时延估计方法研究

在数字预失真系统中,相关检测法是常用的时延估计算法。为了降低相关函数对噪声的敏感度,减少数字预失真系统时间延迟估计误差,将希尔伯特差值法和不同加权函数的广义相关时延估计算法相结合,并通过仿真比较,选取时延估计性能较好的基于CC(cross correlation)加权的广义相关希尔伯特差值算法用于数字预失真系统的整数时延估计。仿真结果表明:基于CC加权的广义相关希尔伯特差值算法用时较少,受噪声影响较小,时延估计性能较好,能有效降低时间延迟估计误差,提高系统性能,有利于实际应用。

改进MUSIC算法的超声波测风方法研究

针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈值降噪算法提高信号信噪比,降低噪声信号协方差矩阵的秩;再使用PHAT加权广义互相关时延估计算法以提高时延估计的准确性,同时根据时延关系对传统MUSIC算法矢量矩阵进行改进;最后通过MUSIC算法实现对风速风向的测量。理论分析与仿真结果表明:改进后的MUSIC算法具有较好的抗噪性能和较高的风参数测量精度,测量风速绝对误差达到0.15 m/s,风向绝对误差达到2°,可以应用于对风参数要求较高的场景。

基于可视化近超声的狭长管道人员定位系统

针对工业系统室内管道空间所具有的狭长和弯折等复杂特征,以及现有室内定位技术精度不够、实用性不强的问题,提出一种基于可视化近超声的狭长管道人员定位系统。采用逐帧归一化互相关方法和联合小波导数寻峰的方法确定到达时间。将改进变异率和选择策略的差分进化算法(EA)与极大似然的TDOA算法结合进一步增强定位准确度,将MDS分解与基站定位融合实现基站自标定功能。仿真和实验结果表明,该方法可以很好克服狭长弯折空间以及环境噪声干扰带来的影响,满足狭长管道空间人员定位系统的高精度定位需要。

基于积分滑模观测器的直线振荡电机谐振频率跟踪控制

现有直线振荡电机(LOM)无位置传感器谐振频率跟踪控制方法存在行程观测精度低、抗干扰能力差等问题,容易导致谐振频率跟踪精度低、频率振荡严重。为提高谐振频率跟踪控制性能,该文研究了一种基于积分滑模观测器(ISMO)的新型谐振频率跟踪控制方法。首先,基于LOM工作在系统谐振频率点时行程-电流相位差为90°的特点,提出一种双互相关函数比值方法,消除了行程变化对谐振频率跟踪控制的影响。其次,采用积分滑模面及新型趋近律设计ISMO,并利用二阶广义积分器获取行程估算信号,大大提高了行程估算精度。最后,对比实验结果表明,所提方法能够有效提高谐振频率跟踪精度、稳定时间及抗干扰能力。

基于频率滑动广义互相关的电力噪声源定位算法

文章针对电力行业的噪声源定位问题,提出了一种频率滑动广义互相关和一种低秩近似替代方案来处理子带广义互相关矩阵,从而获得更精确的到达时间差估计,然后使用转向响应功率定位算法来对噪声源进行定位。仿真实验表明,该算法相比传统广义互相关可以获得更精确的时间差估计以及更准确的噪声源定位结果。据此设计了一款具备72通道的麦克风阵列声学相机,在实际环境的应用中体现了高定位准确性以及强鲁棒性,同时与使用传统广义互相关的声学相机进行对比测试,试验结果表明该方法的定位结果好于常规的广义互相关时延计算方法。

声源定位算法反馈机制的引入

近年来人们对声源定位实时性的需求不断提高,实时性要求在采集较短的音频情况下实现准确定位。通过麦克风阵列的几何分布,在时延估计定位算法引入一种普适的反馈机制以提高声源定位的准确性。利用Matlab编写仿真程序在二维平面内进行定位仿真,对比引入反馈机制前、后的定位效果。仿真结果表明,引入反馈机制后声源定位算法的抗噪性、抗混响性和稳定性均有不同程度的提高。搭建一套声源定位设备进行实际测试,实验结果表明,大多数声源坐标估计值和实际值的偏差在1 cm以内,实现了cm级的定位。这为噪声场中声音信号的处理提供了更多的可能性,例如实现更高性能的降噪。

基于双EEMD与重构的局部放电时延估计方法

对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与重构的局部放电信号预处理方法。模拟仿真与实验测试结果表明,本文所提出的方法与广义互相关算法相比有效提高了时延估计准确度,且稳定性与鲁棒性更好。本文所提方法有效提高了局部放电信号的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)以及时延估计算法的精度,可用于低SNR及多径效应明显的室内环境中局部放电信号的时延精确估计。

基于矩形麦克风阵列的改进的GCC-PHAT语音定位算法

针对相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)对噪声的影响较为敏感的缺点,本文通过削弱噪音互谱、加权信噪比、应用相干函数等手段对原始的相位变换加权函数(PHAT)进行了改进,得到了一种改进的相位变换加权函数(MPHAT),以便在有噪情况下更准确地估计时间差。大量的仿真实验验证了本文算法的有效性。

基于麦克风阵列的GCC时延估计算法分析

准确的时延估计(Time Delay Estimation,TDE)是基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中,广义互相关(Generalized Cross Correlation,GCC)算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况,GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上,针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法,并在多种信噪比条件下,对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真,通过比较其时延估计性能和声源定位精度,分析了这些加权函数各自的优劣性.

基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强,文章采用基于谱减法改进的广义互相关(Generalized Cross Correlation,GCC)时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理,将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器(Generalized Sidelobe Canceller,GSC)的主动隔声耳罩语音增强算法结合,实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础,引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节,提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法,比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿,对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比,在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。

基于电磁辐射时延估计的串联光伏直流电弧故障定位方法

串联直流电弧故障是光伏系统电气火灾的主要诱因,在系统运维中不仅需要识别电弧故障,更需要确定电弧故障的发生位置。针对光伏串联直流电弧故障定位问题,该文提出一种基于电弧电磁辐射信号广义互相关时延估计的故障定位方法。搭建光伏串联直流电弧故障定位试验平台,分析光伏串联直流电弧电磁辐射信号特性,其在电弧产生初期具有明显的脉冲变化特征,且电弧电磁辐射信号强度与电流变化率成正比。通过对比分析,选取性能较为均衡的Vivaldi天线进行电弧电磁辐射信号测量,其带宽为100 MHz~1 GHz。采用4根天线构成的Vivaldi天线阵列进行电弧故障定位,其天线分别位于棱长1 m的正三棱锥顶点。利用最大似然加权算法进行广义互相关时延估计的加权处理,减少信号噪声影响;同时用最小二乘法进行电弧电磁辐射信号互相关频谱峰值拟合,从而减小频谱计算中栅栏效应的影响。试验结果表明,所提方法的定位误差在15%以内,为基于电弧电磁辐射的故障定位策略应用提供了依据。

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform,GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation,BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明:与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。

通信测距复合系统中一种改进的时延估计算法

为了提高低信噪比条件下通信测距复合系统的时延估计精度,在广义互相关算法的基础上,提出一种改进的广义互相关时延估计算法。该方法将互相关函数做指数运算,再进行广义加权处理,抑制了噪声对信号的干扰,把经过傅里叶逆变换得到的相关函数进行高次方运算,增大主峰和次峰的相对值,让峰值更加突出。仿真结果表明,该系统可以完成测距任务与通信任务,并且在低信噪比下具有更好的时延估计性能。