改进S变换自适应算法与电能质量检测及扰动信号特征提取方法研究

Power quality (PQ) issues cause more and more attentions. The parameters measurement and disturbances feature extraction are the fundament of the detection and improvement of PQ issues. The aim of this project is to study the improved time-frequency analysis method of the PQ disturbance signals, and present the innovation method of detection of unique PQ parameters and extraction of PQ disturbances feature. The major works include: ① the construction of the new optimization window based on the S transform which is suitable for the PQ parameter analysis, and the improved S transform based on the interpolation FFT and convolution operation; ② the establish of the improved adaptive S transform by investigating the mathematic features of the improved S transform and by optimizing spectral analysis function to perform the adaptive spectral segmentation; ③ the analysis of the characteristics of the PQ disturbance signals including the spectral, continuous time, the changing of the amplitude, etc., the confirmation of the features of the PQ disturbance signals in frequency and time domains, the simplification of the measurement method of PQ parameters, and the establish of the unique improved adaptive S transform for PQ measurement and disturbances feature extraction; ④the design of the PQ measurement platform based on the embedded system, and the simulation and experiment to validate the proposed method. The key technology and algorithms can be used for PQ analysis, digital signal processing, pattern recognition and fault diagnose.

电能质量问题越来越引起重视，其指标检测与扰动信号特征提取是发现电能质量问题并进行有效治理的前提。本项目研究电能质量扰动信号时频分析改进算法，建立电能质量指标统一检测与扰动信号特征提取新方法，具体包括：①以S变换为基础，构建适宜电能质量参数分析的新型优化窗函数，通过加窗插值改进FFT和卷积运算创建改进S变换算法；②探索改进S变换数学特性，确定频谱最佳探索函数，实现离散频谱自适应分割，形成改进S变换自适应算法；③分析各种扰动信号的频谱特性、持续时间、幅值变化等特征信息，确定能准确反映各种扰动信号特征的时域、频域特征量，简化电能质量各项指标的检测方法，建立统一的基于改进S变换自适应算法的电能质量指标检测与扰动信号特征提取方法；④构建基于嵌入式系统的电能质量监测实验平台，实验验证理论研究成果的正确性。项目研究的关键技术和方法可应用于电能质量分析、数字信号处理、模式识别和故障诊断等领域。

电能质量检测与扰动信号特征提取方法研究是改善和提高电能质量的前提与关键。近年来S变换受到了广泛关注，为实时、准确提取电能质量指标与扰动信号特征信息带来了新的机遇。.本项目构建了改进S变换时频分析算法，提出了基于改进S变换自适应算法的电能质量扰动信号特征提取方法。研究成果如下：1）创建了频谱函数简单、旁瓣性能突出、主瓣性能优良的新型优化窗函数——Kaiser自卷积窗，构建了基于Kaiser自卷积窗的改进S变换算法，克服了传统S变换时频分辨率低的局限，提高了信号时频分析的精度；2）提出了基于包络极值算法的特征频率保留机制与信号无关频率点的自动识别机制，剔除非特征信息，形成了基于包络极值算法的改进S变换时频信息自适应选取理论，解决了S变换运算量大，不宜于嵌入式系统应用的问题；3）建立了基于改进S变换自适应算法的电能质量扰动信号特征提取新方法，对信号时频分析结果提取特征向量，由频谱极大值包络得到扰动信号的频域特征——特征频率点；由基频幅值曲线得到扰动信号的幅值特征——骤变幅值；用幅值差分向量检测得到扰动信号的时域特征——骤变起止时刻，解决了电能质量检测指标多、检测方法不统一的问题；4）设计与研制了基于ADC+DSP+ ARM构架的电能质量扰动检测试验平台，采用TI公司的16位6通道同步采样芯片ADS8364进行数据A/D采样，采用 TI公司的16位定点型DSP处理芯片TMS320VC5502用于改进S变换自适应算法运行，采用Cortex-M4内核的MK60DN512VLQ10作为管理模块，试验结果验证了算法的实时性、准确性。.研究成果促进了电能质量扰动信号时频分析理论和电能质量在线监测技术的发展，在数字信号处理、电能质量在线监测和电能质量改善管理等领域具有重要的应用价值。