MUSIC法的有限域单向快速频率搜索

快速傅里叶变换(FFT)算法在应用中速度快,精度较低,而MUSIC法精度高,实时性差。该文通过分析两者联合谐波频率估计的可能性,提出利用FFT算法对谐波频率进行预估计,用二分法将频域划分为有限个细小的频率区间,根据可能的有效频率选取有效区间,再通过MUSIC方法在有限的搜索区间进行频率细化,并在细化的过程中采用趋向谱幅值增大的单向搜索。通过仿真研究,该方法能有效提高信号的处理速度,加强MUSIC算法的应用。     

基于互高阶谱的ESPRIT法的间/次谐波参数估计

电力系统中,准确有效地确定信号中的间/次谐波分量,对于改善电能质量有重要意义。提出了基于互高阶累积量的子空间旋转法(Esprit)来估计间/次谐波幅值和频率。最大优点是无需谱峰搜索,计算量很小。     

基于有限域实值MUSIC法的涡街信号处理方法

针对涡街流量计高实时性、高精度的要求,提出一种基于有限域实值多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)法的涡街信号处理方法.该方法利用能量重心校正法对涡街信号幅度谱进行频率校正,确定频率搜索域;利用实值MUSIC法快速得到谱峰频率值,通过牛顿迭代法对谱峰频率值进行计算,以达到提高频率估计精度的目的.仿真结果表明:该改进方法的频率估计精度较MUSIC法提高了0.1%,实时性高,满足涡街流量计高精度与高实时性要求.     

Nuttall窗的光伏系统间谐波分析方法

传统谐波分析由于很难达到同步采样和整周期截断,给谐波参数的计算带来不可避免的误差,加窗插值算法可以改善由非同步采样带来的频谱泄露和栅栏效应,依据快速傅里叶变换理论,采用双谱线加窗插值FFT算法对间谐波参数进行估计,并给出了Nuttall窗的间谐波频率、相位和幅值的插值修正公式.通过对模拟谐波信号的仿真发现,该算法能够在对信号谐波准确分析的基础上实现对间谐波的精确检测,并且比其它对比窗函数具有更高的精确度.     

SVD滤波与改进小生境遗传算法在双馈异步电机转子匝间短路故障量提取中的应用

双馈异步发电机(DFIG)转子绕组发生匝间短路故障后,可能会导致机组运行不稳定,造成严重的经济损失,短路后定子电流会产生频率为(1±2s)f的谐波,因此分析定子电流中的谐波含量对故障诊断具有一定的意义。FFT进行短时采样频谱分析时,由于频谱泄露的影响,分辨力明显不足。为了提高转子匝间短路诊断的准确性,提出了利用SVD分解滤波算法和改进小生境遗传算法的故障诊断方法,不仅提高了谐波分析的精度,还解决了多重信号分类(MUSIC)算法谱峰搜索计算量大的缺点。仿真的结果表明,将SVD分解算法和小生境遗传算法作为故障监测方法切实可行,为转子匝间短路故障诊断提供了依据,相比单独采用FFT和MUSIC算法,计算精度和效率都有所提升。     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.     

加窗傅里叶变换谐波检测算法及其插值改进研究

直接采用快速傅立叶变换(FFT)方法进行谐波分析无法避免栅栏效应和频谱泄漏现象,不能获得准确的各次谐波参数.为此,针对谐波检测的加窗傅里叶变换进行研究,应用插值算法对窗傅里叶变换进行改进,提出一种基于逐幅谐波消去法的插值.理论分析和仿真表明,该改进算法可有效地减少泄漏,降低噪声的干扰,精确地获得各次谐波的幅值和相位.     

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.     

提高二维DOA估计分辨率的改进MUSIC算法

针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法．该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶偏导数小于零的特性,通过对方位角和仰角求二阶偏导,构造了新的空间谱函数．对新的空间谱函数进行谱峰搜索,其负向谱峰所对应的角度就是目标的波达方向 (Direction Of Arrival, DOA)估计．理论分析和仿真结果表明,在低信噪比、小快拍数下,该方法对相近信源有更高的角度分辨率和更低的均方根误差,并且可适用于任何阵型．     

基于Blankman-harris窗的加窗FFT插值修正算法

直接利用FFT进行电力系统谐波分析存在较大误差,加窗插值修正算法可以较好提高测量准确性.鉴于Blankman-harris窗在抑制频谱分析长范围泄漏方面具有很优良的性能,采用了双谱线插值修正的原理,推导了Blankman-harris窗双谱线插值修正公式,并利用MATLAB多项式逼近函数求出简洁实用的基于Blankman-harris窗的双谱线插值修正公式的逼近多项式.仿真分析表明,该修正多项式的算法实现容易,而且精度高.     

基于分裂基快速傅立叶变换的电力系统谐波分析

基于快速傅立叶变换（FFT）的电力系统谐波分析难以实现同步采样和整数周期截断,易造成频谱泄漏,影响谐波分析精度.为提高FFT的精度,比较几个典型的窗函数,提出基于加凯瑟窗的插值分裂基快速傅立叶变换算法.仿真分析结果表明该算法能提高FFT计算精度,满足谐波参数测量的精度要求.     

基于FFT与小波变换的机车谐波电能计量

针对电力机车复杂运行环境带来的大量非稳态谐波难以精确计量的问题,提出一种基于快速傅里叶变换与小波变换相结合的机车电能计量方法。首先通过小波变换找到信号突变点,判断计算设定周期内的信号是稳态信号或非稳态信号;其次,对稳态信号用FFT进行分析,而非稳态信号用小波方法进行分析;最后,在相应算法下计算出信号中各频率成分的电能值。仿真证明该算法对谐波电能计量的精确性。     

一种具有半波对称特性的电网谐波检测方法研究

针对一类电力系统的测试信号具有半波对称特性,提出了一种改进FFT算法.该算法在传统FFT算法的基础上省去了偶次谐波分量的计算,只分析奇次谐波,计算量是传统FFT的一半,大大提高了谐波的分析速度.在此基础上,为解决因非同步采样所导致的频率泄露问题,通过引入基于该改进算法的自适应频率跟踪流程,从而实现对这类电网谐波快速、精确的分析.MATLAB仿真结果表明,该算法响应速度快、实时性好、测量精度高,可有效地抑制电网频率和相位的突变影响,是一种工程实用方法.     

基于快速傅立叶变换的电力谐波分析与程序实现

采用FFT（快速傅立叶变换）算法在电网中进行应用,方法简单、可靠、精度较高,可以对谐波进行准确分析.利用FFT算法编写谐波分析程序对三相电进行数据采样,采样频率为3 200 Hz,将采样到的数据进行FFT变换.利用FFT的结果求出对应点的幅值,计算基波的频率、幅度,及其有效值;对其他频率的幅值可通过阈值进行判断,超过阈值可认为是谐波信号,并提取其幅值、频率;最后利用提取出来基波和谐波的信息计算谐波次数和谐波的有效值、谐波畸变率等参数.     

基于Root-MUSIC和Adaline神经网络的 间谐波参数估计

为了提高电力系统间谐波分析的精度和分辨率,提出基于求根多重信号分类法（root-MUSIC)和自适应线性神经网络的间谐波参数估计方法.该算法利用求根多重信号分类法估计信号中谐波和间谐波的个数及频率,将谐波和间谐波的频率作为Adaline神经网络的输入进行学习,用得到的权值确定谐波和间谐波的幅值和相位;将频率作为权值在改进的Adaline神经网络中参与学习,估计谐波和间谐波的频率、幅值和相位.Matlab仿真结果表明,该算法频率分辨率高、检测准确、收敛快;当频率估计准确时,基本Adaline神经网络与改进的Adaline神经网络具有相近的检测精度,且前者的实时性更好.     

电网频率监测系统设计

提出了一种基于相位差法的电网频率跟踪算法,适用于实时电力谐波分析.该算法主要包括采样信号的快速傅里叶变换(FFT),相位差计算及电网频率跟踪计算.软件设计结合VB和MAT-LAB软件的特点,开发了一种基于COM组件技术的电网频率监测系统,该系统将MATLAB中的电网频率跟踪算法做成COM组件,然后在VB中调用,提高了软件的开发效率和谐波分析的精度.经测试表明,系统设计人机交互界面友好,运行稳定.     

基于快速傅里叶变换和db小波变换的谐波检测

在电力系统谐波检测中,使用快速傅里叶变换法(FFT)可以得到平稳谐波信号中的频谱,从而可以确定该信号中谐波的频率和幅值等信息.但FFT局限于得到信号的频域信息,很难检测到谐波发生的具体时刻,而小波变换可以捕捉到信号中的细节部分.针对复杂谐波信号,提出了一种将快速傅里叶变换和小波变换相结合的检测方法.由Matlab仿真结果可知,该方法可以检测稳态谐波,确定暂态谐波的突变时刻.