基于经验模态分解的自适应噪声对消方法

针对飞行器试验中单通道遥测信号频率内容丰富、降噪困难的问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应噪声对消方法。将信号利用经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)方法分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),将第一阶IMF作为参考噪声,并将第二阶以后的IMF分量累加求和,作为待降噪信号,在此基础上利用自适应噪声对消系统完成降噪。该方法克服了直接将高阶IMF作为噪声消除后在降噪和细节信息损失之间的矛盾性问题,可以最大程度保护信号细节信息不受损失的情况下实现良好的降噪效果。计算机仿真和某次飞行器试验实测数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

极低频信号的无线传输技术与应用

频率低于30KHz的通信,由于技术难度大而极少采用。本文介绍了极低频信息传输的特点及其在石油工业的特殊应用;探讨了极低频信号接收的关键及解决途径;特别研究了滤除50Hz工频干扰的双T陷波器的实际问题,给出了极低频接收机的组成框图。     

交流励磁工频同步电机传动系统仿真及研制

描述交流励磁工频同步化调速电机的结构,对其矢量控制系统、循环变流器、交流励磁工频同步化调速电机进行了仿真数值分析.结果表明,变频侧定子力矩电流在突加负载时仅有微小变化,速度响应的超调量也比较小,电机工频侧定子磁链比较平滑,未受动态过程的影响,具有较强的鲁棒性.仿真分析与实验结果达到较好的吻合.     

基于分数阶Fourier变换的阵列雷达运动目标检测算法

旁瓣对消技术是一种广泛应用于阵列雷达中的空域滤波技术,在理想干扰背景下有良好的抑制干扰的性能.然而在非理想干扰背景下,其抑制干扰的性能将急剧下降.此时若沿用匹配滤波器进行检波,由于信干比的不足,会影响对信号的检测和参数估计.本文作者提出在空域滤波后利用分数阶Fourier变换进行检波的方法,能一定程度地提高信干比.计算机仿真表明了该方法的有效性.     

电场计算的快速多极子预条件高阶边界元法

针对多介质工频电场计算中低阶边界元法及预条件(GMRES)法的计算精度低及计算成本高的不足,在低阶边界元法基础上引入高阶边界元和快速多极子法,提出了一种用于求解三维电场分布的快速多极子预条件GMRES高阶边界元法。建立了三维电场计算高阶边界元模型,阐述了快速多极子预条件GMRES高阶边界元法基本原理和具体实现方法;通过双介质实验模型进行了方法验证,并基于500kV变电站部分关键设备的三维电场计算,表明该方法在电场计算精度及在内存消耗和计算时间上均比预条件GMRES法有明显的优势。最后将计算结果与实际测量值进行了比较,该方法的计算结果与测量值最大相对误差为8.65%,该方法更适合于分析变电站这种大尺度多介质环境下的工频电场分布。     

天津电网黑启动过程中过电压研究

现代电网的一些潜在威胁若处理不当,可能会诱发恶性连锁反应而导致系统崩溃.在电力系统黑启动方案制定的过程中,需要对不同的黑启动方案进行反复的空充输电线路过电压的仿真计算和校验.分析了电网黑启动过程中恢复空载长距离架空线路时,出现内部过电压的机理,应用电力系统通用计算软件BPA和ATP进行仿真,校核黑启动方案实施过程中出现...     

220kV及以下输电线路接地标准化设计

<正>广西地形多以山地、丘陵为主,地质情况以干燥普通土、坚土和砂岩为主,同时又是我国雷暴多发地区,这在一定程度上限制了电网的发展,因此,对原有的接地形式输电网络进行升级改造,以满足广西电网的发展要求,是很有必要的。一、相关理论计算本文,笔者只考虑工频电阻的计算。架空输电线路杆塔水     

基于对消盲区的极化敏感阵列分析与优化

为了提高极化敏感阵列应对任意来向、任意极化状态干扰的抑制能力，提出了一种基于对消盲区最小化的极化敏感阵列分析和优化方法。首先，基于干扰信号的空域信息和极化域信息，提出了对消盲区概念，建立了共点双极化线阵的对消盲区模型。然后，基于对消盲区模型，推导了对消盲区的数学表达式，量化了阵列的有效对消范围，并给出了一种基于微元法的求解方法。之后，提出了基于对消盲区的极化敏感阵列优化方法，该方法能够通过优化阵元间距使对消盲区最小化。最后，通过数值仿真表明，在探测阈值为12.6 dB、干扰频率为3 GHz、干噪比(interference to noise ratio, INR)为50 dB、信噪比(signal to noise ratio, SNR)为20 dB条件下，该方法可以将四元共点双极化线阵的联合域对消盲区占比降至0.217%,证明了优化方法的有效性。     

高压输电线下空间工频电场的预测与研究

采用了等效电荷法计算330kV送电线路上的工频电场强度,并结合实际测量进行类比和分析,为送电线路的设计和建设提供了重要的依据。