提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子...提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。展开更多
将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signa...将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。展开更多
提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的...提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。SVD滤波方法可以理想地滤除电机定子电流信号的基频分量与背景噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;四阶累积量ESPRIT方法可以有效减少噪声干扰、扩展信号阵元并以高频率分辨力提取定子电流信号中的转子断条故障特征频率分量;特别是,将二者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力提取转子断条故障特征频率分量。为了改善四阶累积量ESPRIT方法的快速性,提出了精简算法以消除均匀线阵的DOA(direction ofarrival)估计中的大量冗余数据,从而大幅减小计算量。转子断条故障检测实验表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测方法效果良好。展开更多
为了提高任意阵列的波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPR...为了提高任意阵列的波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)的任意线阵高精度DOA估计算法.该算法首先利用虚拟插值阵列ESPRIT(virtual interpolated array ESPRIT,VIA-ESPRIT)得到精度较低的DOA粗估计.其次以DOA粗估计为参考对任意阵列进行相位补偿,使其具备旋转不变性.然后根据ESPRIT算法原理对构建旋转不变方程的子阵划分进行优化,并通过优化后子阵间的旋转不变性得到高精度的DOA估计.此外,本文还分析了子阵划分对算法估计性能的影响,给出了子阵最优选取的近似计算方法.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性,并表明其性能逼近克拉美·罗界(Cramer-Rao bound,CRB).展开更多
对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数...对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。展开更多
电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异...电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异常数据进行识别,并进行了补正、滤波和去直流处理。进一步地,将原始信号用四阶累积量代替,并使用旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法进行辨识,实现对功率振荡信号的精准检测。仿真结果表明,相比于直接使用ESPRIT算法,所提出的改进检测方法可以有效地消除异常数据、高斯白噪声和有色噪声对信号分析的影响,从而更为准确地辨识出系统中的振荡信息。展开更多
提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合...提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。展开更多
对于双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术(estimating signal parameter vi...对于双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的到达角(direction of ar-rival,DOA)和离开角(direction of departure,DOD)的均方根误差(root mean square error,RMSE)与幅相误差关系表达式。与其他方法相比,ESPRIT算法可以将发射和接收阵列的幅相误差进行解耦,并且DOA和DOD的RMSE只与阵列相位误差相关,与阵列幅值误差无关。仿真结果表明,理论值和仿真实验值能够较好地吻合,验证了理论的正确性。展开更多
文摘提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。
文摘将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。
文摘提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。SVD滤波方法可以理想地滤除电机定子电流信号的基频分量与背景噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;四阶累积量ESPRIT方法可以有效减少噪声干扰、扩展信号阵元并以高频率分辨力提取定子电流信号中的转子断条故障特征频率分量;特别是,将二者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力提取转子断条故障特征频率分量。为了改善四阶累积量ESPRIT方法的快速性,提出了精简算法以消除均匀线阵的DOA(direction ofarrival)估计中的大量冗余数据,从而大幅减小计算量。转子断条故障检测实验表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测方法效果良好。
文摘为了提高任意阵列的波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)的任意线阵高精度DOA估计算法.该算法首先利用虚拟插值阵列ESPRIT(virtual interpolated array ESPRIT,VIA-ESPRIT)得到精度较低的DOA粗估计.其次以DOA粗估计为参考对任意阵列进行相位补偿,使其具备旋转不变性.然后根据ESPRIT算法原理对构建旋转不变方程的子阵划分进行优化,并通过优化后子阵间的旋转不变性得到高精度的DOA估计.此外,本文还分析了子阵划分对算法估计性能的影响,给出了子阵最优选取的近似计算方法.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性,并表明其性能逼近克拉美·罗界(Cramer-Rao bound,CRB).
文摘对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。
文摘电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异常数据进行识别,并进行了补正、滤波和去直流处理。进一步地,将原始信号用四阶累积量代替,并使用旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法进行辨识,实现对功率振荡信号的精准检测。仿真结果表明,相比于直接使用ESPRIT算法,所提出的改进检测方法可以有效地消除异常数据、高斯白噪声和有色噪声对信号分析的影响,从而更为准确地辨识出系统中的振荡信息。
文摘提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。
文摘对于双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的到达角(direction of ar-rival,DOA)和离开角(direction of departure,DOD)的均方根误差(root mean square error,RMSE)与幅相误差关系表达式。与其他方法相比,ESPRIT算法可以将发射和接收阵列的幅相误差进行解耦,并且DOA和DOD的RMSE只与阵列相位误差相关,与阵列幅值误差无关。仿真结果表明,理论值和仿真实验值能够较好地吻合,验证了理论的正确性。
