采用知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振检测方法

调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识,采用基于知识的粒子群算法来并行优化随机共振系统结构参数。与标准粒子群算法相比,该算法能以更快的速度得到最佳的系统结构参数,自适应地实现非线性系统、输入信号和噪声之间的最佳匹配,削弱多频含噪信号中的噪声,提高信号的输出信噪比。仿真试验和水轮机振动信号提取的工程应用均表明,该方法参数寻优效率高,简单易行,在采样点数较少的条件下能最优地检测出淹没在强噪声中的多频微弱信号,可以实现早期故障特征信号的提取。     

基于PSO-SVM的高压绝缘子污秽等级评定

污秽等级评定是绝缘子泄漏电流在线监测系统的重要内容,评定的难点在于泄漏电流的各种电气特征量、环境因素与绝缘子表面污秽状况之间存在着复杂的非线性关系。笔者在实验室模拟试验和现场实测数据基础上,采用粒子群算法优化支持向量机的参数,建立了污秽等级评定的支持向量机模型。该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对样本数据的学习,可以快速建立泄漏电流有效值、泄漏电流峰值、泄漏电流脉冲频度、环境湿度、温度与污秽等级之间的映射关系。实验结果表明,该方法是有效的。     

XR2000型微机保护装置的瞬变脉冲群试验及抗扰措施

讨论了快速瞬变电压的产生,介绍了IEC61000-4-4标准中电快速瞬变脉冲群试验标准和方法,并结合XR2000型微机保护装置的研制讨论了微机保护中的电磁兼容设计方法及抗扰措施.     

基于模糊神经网络的绝缘子表面污秽在线监测

在恶劣的自然环境下,积污绝缘子随时可能发生闪络。在实验室模拟试验和现场实测数据基础上,分析了环境因素对不同污秽程度绝缘子外部电气特性的影响。通过选择泄漏电流有效值、泄漏电流峰值及泄漏电流脉冲频次、环境温湿度等参量作为输入参数,提出采用模糊神经网络方法实现对输电线路绝缘子污秽状况在线监测结果的综合评定。介绍了基于模糊神经网络的污秽评定模型的构建过程,最后列举部分试验数据验证了该方法的可行性。     

基于最小二乘支持向量机的绝缘子等值附盐密度预测

等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据，而绝缘子污秽在线监测系统主要监测绝缘子表面泄漏电流和环境参数。研究表明，泄漏电流除了和绝缘子表面的污秽状况有关外，还受温度、湿度等环境因素的影响，并且和各因素之间存在着复杂的非线性关系。文中在实验室模拟试验和现场实测数据基础上，利用最小二乘支持向量机，建立了以泄漏电流有效值、泄漏电流脉冲峰值、泄漏电流脉冲频度、环境湿度、温度等五个变量作为输入参数，等值附盐密度作为输出参数的智能预测模型。并通过部分实验数据验证了该方法的可行性。     

一种新的高动态GPS载波跟踪算法

提出了基于无迹粒子滤波（UPF）算法的高动态GPS载波跟踪环路,仿真分析了该方案在高斯噪声和非高斯噪声环境下对高动态GPS信号的跟踪性能,并与分别基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）及扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）这四种算法的载波跟踪环路进行了性能对比。仿真结果表明,基于UPF估计器的载波跟踪环路在高动态、弱信号以及非高斯噪声环境下具有优越的跟踪性能,既可以提高跟踪精度,又解决了非高斯噪声干扰问题。通过模拟实验验证了该方案的有效性。     

基于双稳随机共振的多频弱信号检测

针对利用非线性双稳系统随机共振逐一检测多个频率弱信号存在效率低、无法满足信号实时处理要求的问题,研究了基于随机共振的多频弱信号同时检测方法。首先建立了同时检测多频弱信号的仿真模型,通过调节双稳态随机共振系统参数、噪声强度,将在单个低频弱信号上产生的随机共振效应扩展到多个低频弱信号上,实现了多个低频弱信号的同时检测,分析了检测结果所呈现出的特点、原因。进一步研究了多频弱信号同时检测时不同频率信号之间的最小频带间隔问题。采用参数补偿的方法将其扩展应用到高频弱信号的检测中,实现了多个高频弱信号的检测。仿真结果表明该方法是可行的,能有效提高信号检测的速度及效率。