基于改进FIRE滤波技术和Prony算法的低频振荡模式辨识研究

提出一种改进FIRE(Fuzzy Inference Ruled by Else-action)滤波和改进Prony法相结合的低频振荡模式辨识方法.该方法用改进后具有检测层和调整层的FIRE滤波技术对数据进行快速预处理,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析得到电力系统的低频振荡模式.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并同带有传统模糊滤波器的Prony分析结果比较可以看出,改进后的方法可将低频振荡的主导模式在一定的噪声环境下比较准确和快速的辨识出来,且辨识的阶数更接近于实际阶数,验证了其可靠性和实用性.     

基于实测数据的低频振荡主导模式检测相关指标研究

Prony分析是通过实测数据辨识低频振荡模式的一种非常有效的方法,针对Prony方法分析结果包含多个振荡模式,阐述通过定义相关指标的一种用于低频振荡主导模式检测的方法,利用四机两区域系统与新英格兰10机39节点系统进行仿真比较,对相关指标进行对比研究并且验证了主导模式检测的有效性。同时经过噪声分析,表明了该方法对噪声具有较强的适应力,能够适用于实测数据的电力系统低频振荡模式识别。     

Prony算法在电网广域测量系统主站软件设计中的应用

本文简述了电网广域测量系统主站功能和结构以及主站软件的监测与分析功能,给出Prony算法拟合效果的评判指标,同时阐述将matlab工具箱中Prony算法与C++Builder混合编程的方法,最后利用广域测量系统主站软件对仿真数据进行分析及评判,找出系统的主导振荡模式。     

基于S型函数的随机子空间模型定阶方法

为了在应用随机子空间识别方法时合理确定模型阶次,提出了一种基于函数拟合的模型定阶方法.首先,对投影矩阵进行奇异值分解,然后利用S型函数对归一化奇异值进行拟合,最后根据拟合函数估算模型阶次.基于弹簧-振子系统的仿真算例对不同噪声水平下的模型定阶结果进行研究,并通过斜拉桥的模态分析来验证方法的应用效果.算例结果表明,噪声水平为0%、5%、10%、15%、20%时识别模型阶次是相同的,说明所提方法具有良好的稳定性.根据阶次识别结果得到的模态频率与实桥环境振动试验结果的相对误差在5%以内,从而验证了所提方法的有效性.     

基于VP和Prony算法的电力系统低频振荡模式识别

研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影(VP),采用奇异值分解(SVD),应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问题,而且降低了参数空间的维数,简化了搜索空间的拓扑结构,增强了模式识别的抗噪性能和运算速度。仿真结果表明,该算法提高了电力系统低频振荡模式识别的效率和精度。     

内蒙古羊草草原返青期遥感识别方法研究

研究羊草返青期遥感识别方法对于模拟及预测内蒙古草原植被物候变化具有重要意义.为了有效识别内蒙古羊草草原的返青期,本研究基于250m分辨率的MODIS归一化差值植被指数(NDVI)时序数据,首先分别采用双高斯函数、多项式、S-G滤波3种拟合方法对原始NDVI时序数据进行重建,然后进一步分别采用最大斜率阈值法、动态阈值法及滑动平均法对重建的最优NDVI数据进行返青期识别,并利用33个样本点的返青期地面观测数据对遥感监测结果进行了地面验证.结果表明,"基于S-G滤波拟合的滑动平均法"是内蒙古羊草草原返青期的最佳遥感识别方法,可以此为基础开展内蒙古草原主要植被返青期的时空变化规律研究.     

基于奇异值分解的高精度重力仪信号处理方法

在分析基于矩阵奇异值分解理论的滤波算法基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统信号处理中.在信号处理过程中,首先采用延迟法理论重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解,用部分奇异值重构有用信号的最佳逼近矩阵,并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析,以实际信号与处理后信号的信噪比作为衡量2种信号处理方法好坏的依据.理论分析和仿真实验表明,奇异值分解滤波方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除干扰噪声对重力异常信号的影响,但在相同背景条件下,奇异值分解滤波的性能优于自适应卡尔曼滤波.     

井下指令信号的小波-奇异值分解双层滤波降噪

针对旋转导向钻井井下接收的指令信号进行降噪时存在奇异点和突变点等问题,提出一种基于小波-奇异值分解的双层滤波降噪方法。该方法将小波改进分层阈值降噪与奇异值分解降噪相结合,采用小波变换与奇异值分解WT-SVD双层滤波降噪方法,对小波改进分层阈值降噪后的信号进行矩阵构造,经过奇异值分解和重构使信号得以还原。通过实验确定了所选取的奇异值个数及重构矩阵结构,并对比研究了奇异值分解、小波改进分层阈值和WT-SVD双层滤波3种不同降噪方法降噪后的信号波形及信噪比、均方根误差和相关系数。实验结果表明,WT-SVD双层滤波方法降噪效果明显。     

电力系统低频振荡在线辨识的改进Prony算法

研究在线的振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监视以及广域阻尼控制的重要理论基础。广域测量系统的发展和应用使得低频振荡的在线辨识成为可能。该文提出了一种用于在线分析电力系统低频振荡的改进Prony算法,该算法针对输入信号的实际阶数和线性预测参数的估计进行了综合改进。经过算法时间复杂度的分析,证明改进算法提高了计算速度。计算机仿真和动模实验结果表明,改进算法能够得到更符合系统实际阶数的降阶模型,分析计算占空比小于4%,满足在线低频振荡辨识和系统振荡特性分析的需要。     

采用不同方法识别结构模态参数的比较

结构振动信号中混杂的噪声会影响模态参数的识别精度,并会引起虚假模态。通过一五自由度结构系统的数值仿真研究表明:直接识别法的精度低且应用范围有限,应用频域平均法可提高模态参数的识别精度,并且有利于识别出被噪声淹没的模态;修正的LSCE小波阈值滤波法有明显的去噪效果,其提高模态参数识别精度可达到或超过3次平均的效果且识别速度快。通过比较3种方法的结构模态识别结果,得到了修正的LSCE小波阈值滤波法节约试验成本,提高了识别速度和精度,具有明显的可适用性和推广性。     

基于Prony算法的暂态电能质量扰动信号分析

针对电能质量扰动信号特性,提出了一种基于Prony方法的信号分解算法.该方法将指数变换的时频特性与暂态信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,利用最小二乘法得到高精度的拟合,并对暂态电能质量扰动的仿真信号和实测信号进行了分析.结果表明,Prony算法在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

有限冲击最优时滞滤波器抑制柔性系统残留振荡的研究

针对时滞滤波器在抑制柔性系统残留振荡的同时刚体产生冲击这一问题，提出了一种有限冲击最优时滞滤波器．通过确定最大冲击值，对指令信号的时间变化率加以限制来设计有限冲击控制指令，然后令柔性模态振荡能量最小，计算滤波器的最优时滞．研究结果表明，该滤波器形成的控制信号是一系列的斜坡信号，对时间的变化率不超过允许的最大冲击值，从而降低了未建模动态激励．该滤波器的特点是在抑制柔性系统残留振荡的同时，不仅减小了刚体运动冲击，而且又使系统的响应速度提高了30％．     

基于小波的多项式回归及预测

采用回归分析直接处理经济数据的方法容易受到噪声影响,针对这一情况,提出先对经济数据进行小波滤波,即采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理.再利用多项式回归分析法对预处理的数据进行拟合与预测的方法.实例表明,采用该方法得到的结果优于直接用多项式回归分析法得到的结果.此方法还可以推广到其它的经济领域中.     

基于小波变换的模极大值降噪法的实现及改进

传统的模极大值序列处理方法虽然可以保留信号特征,但降噪后的信号在奇异点有毛刺和轻微的振荡.模极大值序列的改进方法是对模极大值序列进行软阀值处理,由于软阈值函数是连续的,所以降噪信号会更加光滑.通过MATLAB仿真实验说明,改进方法能有效地改善毛刺和振荡现象.     

一类对流占优奇异系数多孔介质方程的局部间断有限元方法研究

本文研究求解一类对流占优奇异系数多孔介质方程的局部间断有限元方法,给出了处理方程奇异系数的方法和详细的局部间断有限元格式。该方法通过适当改写原方程并引入对流流通量以及扩散流通量,可以有效地抑制传统有限元方法求解对流占优问题在大梯度区域出现的数值伪震荡。数值实验表明该方法能有效求解对流占优奇异系数多孔介质方程。     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

数学形态学滤波器的工程设计与实验研究

数学形态学是非线性数字信号处理学科的热门课题，将其分支——平结构元滤波用于工程设计时，结构元长度的选取是关键．为此，从检波理论出发，讨论形态学滤波器消除基线漂移的机理，分析其时域和频域特点，得到信号的衰减幅度由信号数字频率与结构元长度的比值唯一决定的性质，并归纳出一套平结构元长度选取标准。将其用于心电预处理，借助Matlab软件进行算法模拟并移植到DSP硬件平台，实验表明，该方法能有效并实时滤除基漂，符合后期处理需要。     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。