• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      S變換與歐氏距離在電能質(zhì)量擾動識別中的應(yīng)用*

      2017-12-06 07:56:55孫恩釗劉愛蓮
      化工自動化及儀表 2017年10期
      關(guān)鍵詞:識別率直方圖信噪比

      孫恩釗 劉愛蓮 謝 濤 李 川

      (昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院)

      S變換與歐氏距離在電能質(zhì)量擾動識別中的應(yīng)用*

      孫恩釗 劉愛蓮 謝 濤 李 川

      (昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院)

      為了滿足電能質(zhì)量擾動檢測與分類的需要、進一步提高電能質(zhì)量擾動識別效率,提出一種S變換與歐氏距離相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動識別方法。對電能質(zhì)量擾動識別方法進行了仿真分析,結(jié)果表明:在信噪比為20dB的情況下,電壓暫升、電壓暫降和電壓閃變的識別率較高,而電壓中斷、諧波和暫態(tài)振蕩由于受到諧波和噪聲干擾,識別率相對較低;隨著信噪比的增加,擾動信號的識別率均隨之增加。

      電能質(zhì)量 擾動識別效率 S變換 歐氏距離 模時頻矩陣

      目前,隨著非線性負荷的大量使用,電網(wǎng)中的電能質(zhì)量污染問題日趨嚴重。為此,必須對電網(wǎng)中的電能質(zhì)量問題進行分類識別,以提升電網(wǎng)電能質(zhì)量。國內(nèi)外研究人員在電能質(zhì)量擾動識別方面做了大量研究工作[1~4],其中小波變換因具有良好的時域-頻域局部化特性,使得它對暫態(tài)、突變信號的分析具有顯著優(yōu)勢,在電力系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。通過小波包分解和重構(gòu)提取擾動特征信息,為電能質(zhì)量的檢測、評估與治理提供依據(jù)[5]。雖然小波變換方法在檢測高頻擾動方面的作用明顯,但是對于電壓暫降、電壓暫升等低頻擾動,小波變換的作用十分有限,極易受到噪聲干擾[6,7]。近年來,S變換方法作為小波變換和FFT的延伸,在電能質(zhì)量擾動識別方面的研究成果越來越豐富[8~10]。由Stockwell R G等提出的S變換[11]已經(jīng)在電能質(zhì)量檢測和擾動識別中得到了應(yīng)用[12~14]。易吉良等提出一種基于不完全S變換的擾動識別方法,明顯提高了檢測速度[4]。劉鑫等提出利用S變換模時頻矩陣局部相似度的方法進行擾動識別,提高了抗干擾能力[13]。

      筆者提出一種將S變換與歐式距離相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動識別方法,首先計算不同信噪比情況下擾動信號與標準信號的S變換,然后得到模時頻矩陣的幅值頻數(shù)直方圖,最后通過比較擾動信號與標準信號幅值頻數(shù)直方圖之間的歐式距離,即可判斷電能質(zhì)量的擾動類型。

      1 S變換基本原理

      某一連續(xù)信號x(t)的S變換S(τ,f)定義為:

      (1)

      其中,w(τ-t,f)為高斯窗函數(shù);τ用來調(diào)整高斯窗在時間軸上的位置;f為頻率;t為時間。

      對x(t)進行采樣得到離散信號x(kTs)(k=0,1,2,…,N-1),其中Ts是采樣時間間隔,N是采樣點數(shù),則由式(1)可得S變換的離散形式為:

      (2)

      (3)

      G(m,n)=e-2π2m2/n2

      (4)

      2 歐氏距離

      歐氏距離是目前比較常用的距離定義方式,表示n維空間中兩個點之間的真實距離,也可以用來表示各數(shù)據(jù)對象之間的距離。歐氏距離DM,N的表達式如下:

      (5)

      其中,Mi={xi,yi}是含噪擾動信號幅值頻數(shù)直方圖的第i個點,Ni為標準信號幅值頻數(shù)直方圖的第i個點。為比較擾動信號與標準信號之間的差異,首先通過S變換計算兩者的模時頻矩陣,然后求出模時頻矩陣的幅值頻數(shù)直方圖,最后比較擾動信號幅值頻數(shù)與標準信號幅值頻數(shù)之間的歐氏距離。

      3 仿真分析

      以電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、暫態(tài)振蕩、諧波和閃變6種比較普遍的電能質(zhì)量擾動類型為例,分析筆者所提算法的有效性。算法流程如圖1所示。

      3.1標準信號仿真

      利用 Matlab生成6種擾動信號的數(shù)學(xué)模型如下:

      圖1 算法流程

      電壓暫降x(t)=[1-A(u(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.1≤A≤0.9,T≤t2-t1≤6T

      (6)

      電壓暫升x(t)=[1+A(u(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.1≤A≤0.9,T≤t2-t1≤6T

      (7)

      電壓中斷x(t)=[1-A(u(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.9≤A≤1,T≤t2-t1≤6T

      (8)

      暫態(tài)振蕩x(t)=sin(w0t)+Ae-α(t-t1)sin(βw0t)·[u(t-t1)-u(t-t2)]

      0.1≤A≤0.8,0.5T≤t2-t1≤3T,0.1≤α≤0.8,10≤β≤15

      (9)

      諧波x(t)=sin(w0t)+A1sin(3w0t)+A2sin(5w0t)+A3sin(7w0t),0.02≤A1,A2,A3≤1

      (10)

      閃變x(t)=(1+Asin(w1t))sin(w0t),0≤A≤0.1

      (11)

      設(shè)電能質(zhì)量擾動信號基頻為50Hz,擾動信號采樣頻率為3.2kHz,每個信號周期采樣64個點,采樣長度為10個信號周期;電壓暫降幅度和電壓暫升幅度為0.5,電壓中斷幅值為0.05,諧波的衰減系數(shù)為0.2。

      3.2標準信號的模時頻矩陣直方圖

      利用Matlab,通過S變換對6種不含噪聲的擾動類型進行處理,得到這6種信號的標準模時頻矩陣如圖2所示,并把這些模時頻矩陣作為標準矩陣。

      圖2 標準模時頻矩陣

      對信號的標準模時頻矩陣取絕對值,求得矩陣的頻數(shù)直方圖如圖3所示。在擾動標準模時頻矩陣的頻數(shù)直方圖中,因為基頻信號占據(jù)了大部分,擾動信號只占其中一小部分,所以舍棄在分布中占比較大的部分,只保留能反映擾動信號特征的小概率部分,這樣不僅可以提高擾動類型的識別率,而且大幅縮減了運算量。

      圖3 標準模時頻矩陣直方圖

      3.3含噪信號的模時頻矩陣直方圖

      以信噪比為20dB時的含噪信號電壓擾動為例, 隨機產(chǎn)生100個擾動信號波形, 將這些信號通過S變換求取對應(yīng)的模時頻矩陣,進而得到模時頻矩陣頻數(shù)直方圖如圖4所示。

      圖4 含噪信號的模時頻矩陣直方圖

      為了降低計算量,提高擾動識別率,舍棄頻數(shù)直方圖中幅值低、概率大的部分。需要注意的是,舍棄的部分必須與標準信號的模時頻矩陣直方圖中舍棄的部分相對應(yīng)。

      最后,計算不同信噪比下的擾動信號直方圖與標準信號直方圖之間的歐式距離,結(jié)果見表1~3。

      表1 20dB下含噪信號與標準信號的歐氏距離

      表2 30dB下含噪信號與標準信號的歐氏距離

      表3 40dB下含噪信號與標準信號的歐氏距離

      由表1~3可知,當(dāng)信噪比為20dB時,各擾動信號與相對應(yīng)的信號模板之間的歐式距離是最小的。其中電壓暫升擾動信號與電壓暫升信號模板之間的歐式距離為20.049 9,閃變擾動信號與閃變信號模板之間的歐式距離為49.071 4,這兩個值相對于它們與其他模板之間的歐式距離來說是最大的,說明該算法對電壓暫升和閃變的識別效果最好。而暫態(tài)振蕩擾動信號與信號模板之間的歐式距離為96.482 6,與其他模板之間的歐式距離差距較小,說明該算法對暫態(tài)振蕩的識別具有一定的缺陷。

      不同信噪比的擾動識別率見表4,可以看出,在低信噪比的情況下,電壓暫升和電壓閃變的識別率較高,達到了100%。電壓中斷、諧波、暫態(tài)振蕩在信噪比為20dB的情況下識別率分別為95%、92%、94%,這是因為它們在低信噪比情況下受到的諧波和噪聲干擾現(xiàn)象較為嚴重,所以識別率相對較低。隨著信噪比的增加,擾動信號的識別率隨之增加。

      表4 不同信噪比的識別率 %

      4 結(jié)束語

      為了能夠有效識別電能質(zhì)量的擾動類型,筆者提出了一種S變換與歐氏距離相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動識別方法。該方法首先計算不同信噪比擾動信號與標準信號的S變換模時頻矩陣,進而得到模時頻矩陣的幅值頻數(shù)直方圖,最終通過計算含噪擾動信號與標準擾動信號幅值頻數(shù)直方圖之間的歐式距離來確定擾動類型。仿真結(jié)果表明,該方法能夠有效識別出電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、諧波、閃變和暫態(tài)振蕩6種擾動類型,在低信噪比的情況下仍有較高的識別率。

      [1] 吳兆剛,李唐兵,姚建剛,等.基于小波和改進神經(jīng)樹的電能質(zhì)量擾動分類[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2014,42(24):86~92.

      [2] Chilukuri M V,Dash P K.Multiresolution S-transform-based Fuzzy Recognition System for Power Quality Events[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2004,19(1):323~330.

      [3] 田振果,傅成華,吳浩,等.基于HHT的電能質(zhì)量擾動定位與分類[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2015,43(16):36~42.

      [4] 易吉良,彭建春,譚會生.采用不完全S變換的電能質(zhì)量擾動檢測方法[J].高電壓技術(shù),2009,35(10):2562~2567.

      [5] 郭俊文,李開成,何順帆,等.基于改進不完全S變換與決策樹的實時電能質(zhì)量擾動分類[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2013, 41(22):103~110.

      [6] Gu Y H,Bollen M H J.Time-frequency and Time-scale Domain Analysis of Voltage Disturbances[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2000,15(4):1279~1284.

      [7] Chilukuri M V,Dash P K,Basu K P.Time-frequency Based Pattern Recognition Technique for Detection and Classification of Power Quality Disturbances[C].2004 IEEE Region 10 Conference.Piscataway,NJ:IEEE, 2004:260~263.

      [8] Lee I W C,Dash P K.S-transform-based Intelligent System for Classification of Power Quality Disturbance Signals[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2003,50(4):800~805.

      [9] 肖助力,龔仁喜,陳雙,等.基于改進S變換的電力系統(tǒng)諧波檢測方法[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2015,43(3):84~90.

      [10] 占勇,程浩忠,丁屹峰,等.基于S變換的電能質(zhì)量擾動支持向量機分類識別[J].中國電機工程學(xué)報,2005,25(4):51~56.

      [11] Stockwell R G,Mansinha L,Lowe R P.Localization of the Complex Spectrum:The S-transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2002,44(4):998~1001.

      [12] Kumar R,Singh B,Shahani D T,et al.Recognition of Power Quality Events Using S-transform Based ANN Classifier and Rule Based Decision Tree[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2015,51(2):1249~1257.

      [13] 劉鑫,楊洪耕,趙俊.基于S變換模時頻矩陣局部相似度的短時電能質(zhì)量擾動分類[J].電力系統(tǒng)自動化,2009,33(8):62~67.

      [14] 張逸,林焱,吳丹岳.電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2015,43(2):138~147.

      2017-06-23,

      2017-07-11)

      安特威PDS高頻閥沖刺300萬次開關(guān)壽命

      PDS裝置高頻球閥年開關(guān)頻率為20~220萬次,而且存在溫度交變劇烈、超細粉末和三相流介質(zhì),工況極其惡劣,再加上技術(shù)難度高,長期以來,高頻開關(guān)球閥全部依賴進口,但是進口企業(yè)的產(chǎn)品壽命也就在36~100萬次左右。

      為打破壟斷,安特威閥門有限公司耗時五年,艱辛鉆研、反復(fù)試驗,終于完全掌握其技術(shù),現(xiàn)已在包括神華、中石油、東華能源等多套裝置上成功使用。浙江衛(wèi)星石化聚丙烯全裝置使用蘇州安特威閥門有限公司所供的PDS高頻球閥,自2016年10月開車至今已經(jīng)接近十個月,其開關(guān)頻率為每年160萬次,壽命已經(jīng)達到120萬次!目前全裝置PDS球閥運行穩(wěn)定可靠,無一臺出現(xiàn)故障。另外,寧煤煤制烯烴PP裝置2015年7月采用安特威PDS高頻閥,采用ABB-LUMMUS工藝,最高開關(guān)頻率達120萬次/年,目前已達24個月,目前運行正常,壽命已經(jīng)達到240萬次開關(guān)!安特威PDS球閥有150和300萬次兩種設(shè)計壽命,設(shè)計壽命遠高于同類進口產(chǎn)品,神華寧煤和衛(wèi)星石化使用的都是300萬次設(shè)計壽命的PDS球閥,現(xiàn)讓我們拭目以待——300萬次壽命的夢想大關(guān)能否實現(xiàn)!

      超越一直在進行,傳奇才剛開始!

      ApplicationofS-transformandEuclideanDistanceinPowerQualityDisturbanceIdentification

      SUN En-zhao, LIU Ai-lian, XIE Tao, LI Chuan

      (FacultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology)

      For purpose of detecting and classifying the power quality disturbances and further enhancing efficiency of identifying power quality disturbances, a power quality disturbance identification method which has S-transform combined with Euclidean distance was proposed and both basic principle of S-transform and the concept of Euclidean distance were introduced. Simulating and analyzing the identification method show that, when the SNR stays at 20dB, this method can recognize voltage swell, voltage dip and voltage flicker accurately but it identifies the voltage interrupt, transient oscillation poorly because of the disturbance from the harmonic wave and noise; and with SNR increasing, the rate of identifying disturbance signals becomes increased.

      power quality, disturbance identification rate, S-transform, Euclidean distance, module time-frequency matrixes

      孫恩釗(1991-),碩士研究生,從事智能信息處理、通信工程的研究,547365190@qq.com。

      TH865

      A

      1000-3932(2017)10-0959-05

      猜你喜歡
      識別率直方圖信噪比
      統(tǒng)計頻率分布直方圖的備考全攻略
      符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖發(fā)布
      基于類圖像處理與向量化的大數(shù)據(jù)腳本攻擊智能檢測
      計算機工程(2020年3期)2020-03-19 12:24:50
      基于深度學(xué)習(xí)的無人機數(shù)據(jù)鏈信噪比估計算法
      基于真耳分析的助聽器配戴者言語可懂度指數(shù)與言語識別率的關(guān)系
      用直方圖控制畫面影調(diào)
      低信噪比下LFMCW信號調(diào)頻參數(shù)估計
      電子測試(2018年11期)2018-06-26 05:56:02
      提升高速公路MTC二次抓拍車牌識別率方案研究
      低信噪比下基于Hough變換的前視陣列SAR稀疏三維成像
      高速公路機電日常維護中車牌識別率分析系統(tǒng)的應(yīng)用
      平邑县| 美姑县| 越西县| 天峨县| 兴国县| 昭觉县| 濮阳县| 沁水县| 孙吴县| 麻栗坡县| 常州市| 璧山县| 阳泉市| 信丰县| 武强县| 卢氏县| 留坝县| 德州市| 唐山市| 进贤县| 东方市| 阿克陶县| 平乡县| 海宁市| 来凤县| 罗江县| 勐海县| 湟中县| 印江| 大兴区| 桃园市| 莫力| 保亭| 大厂| 织金县| 勐海县| 阜康市| 鲁山县| 尤溪县| 固安县| 泽库县|