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
局部放电(partial discharge,PD)检测是绝缘检测与诊断最有效的方法之一。基于L型天线阵列信号处理,及旋转不变技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)求取信号波达方向(direction of arrival,...局部放电(partial discharge,PD)检测是绝缘检测与诊断最有效的方法之一。基于L型天线阵列信号处理,及旋转不变技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)求取信号波达方向(direction of arrival,DOA)的思想,提出了一种变电站局部放电定位方法,可以实现局部放电源的平面定位。该算法不需要计算信号的时延序列,故可以降低对采集系统采样率的要求,且其通过求解2个波达方向上的直线交点,即求解二元一次方程组,得到局部放电源的平面坐标,避免了求解非线性方程组。给出了算法的理论基础和实现步骤,并分别对电磁波仿真软件得到局部放电信号,及变电站现场实测的局部放电辐射电磁波信号进行分析处理。结果表明,利用该算法得到局部放电源位置的平面定位误差<30cm,满足变电站全站局部放电源的定位精度要求,验证了算法的准确性和可行性。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
现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(E...现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。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
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。
文摘局部放电(partial discharge,PD)检测是绝缘检测与诊断最有效的方法之一。基于L型天线阵列信号处理,及旋转不变技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)求取信号波达方向(direction of arrival,DOA)的思想,提出了一种变电站局部放电定位方法,可以实现局部放电源的平面定位。该算法不需要计算信号的时延序列,故可以降低对采集系统采样率的要求,且其通过求解2个波达方向上的直线交点,即求解二元一次方程组,得到局部放电源的平面坐标,避免了求解非线性方程组。给出了算法的理论基础和实现步骤,并分别对电磁波仿真软件得到局部放电信号,及变电站现场实测的局部放电辐射电磁波信号进行分析处理。结果表明,利用该算法得到局部放电源位置的平面定位误差<30cm,满足变电站全站局部放电源的定位精度要求,验证了算法的准确性和可行性。
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).
文摘现有的预防道路交通安全事故、治理道路交通噪声污染等问题的解决方案是从视觉维度监控重点区域并通过声音维度确定事件触发类型与位置。为了实现公路异常声源的实时监测,提出了一种基于双尺度旋转不变信号参数估计旋转不变子空间技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)的低频宽带声源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法,该算法适用于三个矩形子阵呈三角形分布的分布式阵列。算法利用该分布式阵列具有的子阵内相邻阵元间距、相邻子阵间距两种尺度对应的空间平移不变性分别进行方向余弦估计,并利用基于阵型分布的解模糊策略实现高精度方位估计。仿真结果验证了算法的有效性,表明了基于该算法的分布式阵列DOA估计精度优于相同阵元数与阵元间距的单个均匀矩形阵,分析了估计精度与分布基线长度的关系,体现了算法的实际工程应用价值。
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。
