检索结果-内蒙古大学图书馆

近年来,随着传统化石能源的消耗殆尽,新能源的发展越来越被世界各国所重视,成为各国经济发展的重要产业。在众多的新能源中,风能资源因其环保清洁、无废物排放等优点在可再生能源技术中崭露头角,成为发展最为成熟,应用也最为广泛的一种技术。由于风速具有时变性,风电并网对电力系统的电能质量、安全稳定运行及电力系统规划等方面都造成了不可忽视的影响,其中风电并网对电力系统低频振荡特性的影响也不容忽视。无论是国内还是国外,风电场往往位于地域宽阔,风能储量丰富的地区,而这些地区相对偏远,当地的电力需求较少,所以风电场发出的电能绝大多数都是通过电力线路输送到经济较为繁华的地区。因此,随着风电场规模的逐渐扩大,它对电力系统低频振荡特性的影响越来越显著,因此研究风电并网对系统的低频振荡特性的影响就显得尤为重要。本文以DFIG(Doubly Fed Induction Generator,双馈风力发电机)为例,研究风电并网对电力系统低频振荡特性产生的影响。首先,本文详细分析了低频振荡的产生机理,并介绍了目前常用的几种分析方法的优缺点,在此基础上提出了改进fastica(Fast Independent Component Analysis,快速独立分量算法)与Prony算法相结合的分析方法。然后在Matlab/Simulink环境下建立风力机仿真模型、机械传动仿真模型、发电机仿真模型及控制系统仿真模型,并以此给出风电机组的总体模型。最后,在Matlab/Simulink环境下建立IEEE 3机9节点电力系统模型,用改进fastica与Prony算法相结合研究双馈风电机组接入位置与接入容量不同时对电力系统低频振荡特性产生的影响。研究结果表明,改进fastica与Prony算法相结合,能够准确辨识出低频振荡信号。并且,风电机组的接入位置与接入容量不同时,对电力系统低频振荡特性的影响也不同。

关键词：风电并网双馈风电机组 fastica算法 Prony算法低频振荡

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基于优化fastica盲源分离算法的地震属性融合方法研究

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石油物探 2018年第5期57卷 733-743页

作者：邱玥孙成禹唐杰中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580

地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,... 详细信息

地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。

关键词：地震属性盲源分离 fastica算法贝叶斯阈值函数属性融合

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基于VMD-ICA算法的隧道爆破振动信号去噪方法

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工程爆破 2025年第1期31卷 156-166页

作者：薛威王永东柏文军胡志豪任雨桐史林猛长安大学公路学院西安710000

为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利... 详细信息

为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利用分量能量差参数θ分析确定模态数K,通过信噪比SNR选取最优的惩罚因子α值;在最佳参数K、α下,原始信号经VMD分解可获得一系列频率从高到低排列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。为最大程度保留原信号真实成分,通过fastica算法对IMF分量进行盲源分离,得到与IMF分量相同数量的ICA分量,将各个ICA分量进行排列熵(Permutation Entropy,PE)的随机性检测,准确区分并去除噪声分量,同时对低噪进行平滑处理。将处理后的ICA分量重构得到去噪后的振动信号。利用仿真信号检验该方法的可行性并与现有去噪方法对比得出:VMD-ICA算法的去噪信号波形和去噪效果指标均优于EMD和小波阈值去噪算法。对实测爆破振动信号进行去噪处理表明:VMD算法不仅可以较好地剔除信号中的干扰成分,而且能快速地提取信号中的有用信息。

关键词：隧道爆破信号去噪 VMD-ICA算法振动信号 fastica算法

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基于fastica的盲干扰对齐算法

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吉林大学学报（信息科学版） 2015年第1期33卷 1-6页

作者：艾頔赵晓晖吉林大学通信工程学院长春130012

为克服现有的干扰对齐方法中发送端信道传输信息不足的问题,提出了一种新的盲干扰对齐(BIA:Blind Interference Alignment)算法。在K用户MIMO(Multiple Input Multiple Output)干扰信道中,发射端已经建立起干扰对齐机制条件下,依照盲源... 详细信息

为克服现有的干扰对齐方法中发送端信道传输信息不足的问题,提出了一种新的盲干扰对齐(BIA:Blind Interference Alignment)算法。在K用户MIMO(Multiple Input Multiple Output)干扰信道中,发射端已经建立起干扰对齐机制条件下,依照盲源分离(BSS:Blind Source Separation)理论,将IA(Interference Alignment)模型与BSS模型相结合,在接收端采用Fast ICA(Fast Independent Component Analysis)算法,建立以干扰对齐为模型的目标函数。对数据进行中心化,通过逐个分离的方法,单独分离每个独立分量,从而提取期望信号。Matlab仿真结果表明,该算法能在未知信道状态信息的情况下有效实现干扰对齐,同时具有较好的误码率。

关键词：盲干扰对齐 fastica算法盲源分离误码率

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基于改进fastica的冲击波工频干扰消除算法

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吉林大学学报（信息科学版） 2018年第1期36卷 48-54页

作者：刘兴业韩太林张永立郎百和王啸长春理工大学电子信息工程学院长春130022

在火炮冲击波信号测试领域中,为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题,提出了一种改进的fastica算法消除工频干扰。采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的fastica算法,使其不仅具备负熵算法的高精准度,而且收敛速度快,... 详细信息

在火炮冲击波信号测试领域中,为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题,提出了一种改进的fastica算法消除工频干扰。采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的fastica算法,使其不仅具备负熵算法的高精准度,而且收敛速度快,迭代次数少。仿真结果表明,该算法的相似系数和信噪比达到0.999 99和45 dB,较传统陷波算法的0.996和21 dB有明显的优势。相比于基于负熵的fastica算法,改进算法与其精准度相同,但迭代次数减少了26.7%;与收敛速度较快的峭度算法相比,改进算法迭代次数更少,收敛速度更快,稳定性更高。该算法具备精准度高、收敛速度快和迭代次数少等优势,因此适用于实时处理冲击波的测试场合。

关键词：冲击波信号工频干扰消除 fastica算法 5阶收敛

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独立分量分析fastica和Informax算法比较研究

独立分量分析FastICA和Informax算法比较研究

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华北电力大学第五届研究生学术交流年会

作者：王琦柳亦兵华北电力大学控制科学与工程学院自动化系北京102206 华北电力大学能源与动力工程学院北京102206

独立分量分析(简称ICA)是近年来伴随着盲信号分离问题发展起来的一种统计信号处理技术，该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，... 详细信息

独立分量分析(简称ICA)是近年来伴随着盲信号分离问题发展起来的一种统计信号处理技术，该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较好地分离出隐含的独立源信号。独立分量分析(ICA)作为一种有效的非高斯数据处理方法，能够有效降噪并把信号中的有用信息挖掘出来,为故障诊断提供更丰富的诊断信息。本文详细介绍了独立分量分析中最为广泛应用的两种主流算法：fastica算法和Infomax算法，对其分离性能进行了仿真比较，讨论了影响二者分离性能的内在原因。实验证明fastica算法在收敛速度，分离精度和稳定性上明显优于Informax。

关键词：故障诊断盲源分离独立分量分析 Informax算法 fastica算法

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基于FPGA的微电流传感器相位差自校正系统

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电力系统自动化 2013年第20期37卷 102-107页

作者：陈刚陈旭陈天翔龚国良边昳鲁华祥中国科学院半导体研究所北京市100083 厦门理工学院电子与电气工程系福建省厦门市361005

微电流传感器是提取弱电流信号的关键设备,但在实际应用中由于温度、湿度、现场强电磁干扰、冲击电流、运行时间漂移等因素会使其相位特性发生变化,从而给对相位敏感的应用带来很严重的影响,比如表征电力设备绝缘状况的重要特征量——... 详细信息

微电流传感器是提取弱电流信号的关键设备,但在实际应用中由于温度、湿度、现场强电磁干扰、冲击电流、运行时间漂移等因素会使其相位特性发生变化,从而给对相位敏感的应用带来很严重的影响,比如表征电力设备绝缘状况的重要特征量——介质损耗tanδ的测量。文中引入负熵极大的fastica算法,利用现场可编程门阵列(FPGA)设计实现了一种微电流传感器相位差自校正系统。设计中采用单精度浮点数运算单元,并针对算法的特点对硬件结构进行了优化。实验结果表明,所设计系统的测量精度、速度、抗噪声能力以及抗频漂能力满足工程要求。

关键词：微电流传感器介质损耗 fastica算法相位差自校正

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