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
针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的...针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。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
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
为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解...为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解为信号子空间和噪声子空间,能够精确地估计出被噪声污染的正弦信号的频率,幅值等信息,克服了传统FFT算法分辨率的限制。仿真结果表明此算法能够在较短的信号长度内准确检测出信号各个谐波和间谐波成分,证明了此算法的正确性。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
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。
文摘针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。
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。
文摘为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解为信号子空间和噪声子空间,能够精确地估计出被噪声污染的正弦信号的频率,幅值等信息,克服了传统FFT算法分辨率的限制。仿真结果表明此算法能够在较短的信号长度内准确检测出信号各个谐波和间谐波成分,证明了此算法的正确性。
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).
