基于曲线模糊辨识的电压闪变检测方法

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1、基于曲线模糊辨识的电压闪变检测方法本文将介绍一种使用模糊辨识方法的闪变计算方法。建立了一个简单、可溯源的数学模型，利用砂砾统计理论，得出瞬时闪变计算统计周期内闪变值的计算模型；通过matlab分析得出波动频数值、瞬时闪变分布图。【关键词】模糊辨识闪变计算方法本方法主要是对屯压有效值包络线进行分析，引入曲线模糊辨识技术，确定了一个模糊辨识计算方法和辨识函数，结合辨识段数据的极值查找，确定变化量和相应的频数，直接溯源到周期性矩形（或阶跃波）电压变动的单位闪变（PST=1）曲线描述上。1电压数据屮提取调制信号处理对于数字处理流程，相对50h

2、z的信号频率，对每个周波内的采样数据个数是一个己知的定数。在测量中通常会使用锁相技术来保证每一个周波内得到稳定的采样点数N。后续处可以参考采样点数进行处理。设电压中的调制信号函数为f（t）o由于三角函数的正交性，对（2）式数据序列逐点在每一个周波内做N??点的平均值陷波计算，滤除工频信号及其所有的倍频信号，将cos项完全滤除，序列做整个数据序列的平均值，得到。对式屮序列做逐点开方，并减去1,就可以得到产生波动的电压调制信号f（t）。2波动峰值辨识闪变标准中，要求30mS内的变化不计为波动，同方向的变化也只计为一次变化，所以辨识需要灵敏

3、有效和合适的分辨时间宽度。由于闪变的一般信号最高频率为25hz,而预处理后的数据相当于lOOhz的数据，每个点占有10mS,做下函数定义：fs{i}={-2,-1,0,1,2}o辨识函数的带宽约在30hz左右，满足模糊辨识耍求与标准的耍求。2.1闪变参数量的查找计算由包络线数据Ux[i]的第1个数据开始，做下计算Dn为辨识值。f(t)该段趋势斜率大于0时，Dn为正；趋势斜率小于0时，Dn为负。当辨识值Dn每发生一次符号变化时，从i点开始的5个f(i)数据段内找到一个极值；Dn由正变为负时，找最大值；Dn由负变正时找最小值。同时记录出现

4、最大值和最小值时对应的时刻(或i值)。相邻两个最大值和最小值的差的绝对值的百分比记为波动变化量Bn(k);相邻2个极值点(最大值和最小值)之间对应的点间隔乘以0.01秒，等于两个点对应ik和ik+1的吋差dt，将dt换算成频数fk(k)o2.2溯源计算对应闪动频数fk(k)，周期性矩形(或阶跃波)电压变动的单位闪变(PST=1)曲线对应的数据表格，得到瞬时频数fk(k)对应的瞬时闪变值Pst=l的变动值d%,则瞬时闪变值。如图1所示。2.3测量周期内瞬时闪变值的砂砾统计计算在Pst[k]中找到最大值，Pst_max；按Pstmax分成

5、200级，做Pst[k]=INT(Pst[k]*200/Pstmax)INT为取整数运算，将Pst[k]中值为I的个数放在ZF[I]中，其中1={0,200}。参考砂砾统计方法，直接剔除掉不属于砂砾的泥土和大石块，以单体质量I乘以数量ZF[I]的累加，再除以总数量的方式来标度。此方法与正态分布做剔除3o外数裾后的平均值分析相同。3波动频数与瞬时闪变分布密度此方法同时还可以得到波动频数sgmNum和瞬时闪变分布密度直方图。有效信息量远大于单纯的闪变计算值描述。对一组测量周期为2分钟的电压波动实测数据进行matlab程序模拟计算，己知Ps

6、t=l，波动频数分别为39和1620,计算结果见图2,其x坐标为瞬时闪变值与最大值之比后乘以200,用坐标为测量周期内的波动频数。其中波动频数较高的图形巾，分布范围较大，是因为1620次/分钟对应频率为13.5hz，相对10mS的数据周期为非整数周期，每个周波只有7个点描述，查找峰值点的偏差就要大一些，同吋dt的密度分析也要粗糙些，所以分布范围要大一些。单一频率调制下的分布类似正态分布。大部分数据集中在直方图中较低的位置上，（在左侧），极少数部分在厶侧，表明闪变源为标准中定义的熔化期不重叠的电弧炉负载；如果主要的数据集中分布在较大闪变

7、的位置，（在右侧），则表明闪变源为标准中定义的同时发生重叠率很高的波动负载；如果数据在整个范围内比较平均，则可以认为是表明闪变源为标准屮定义的同时发生的可能性很小的负载；如果数据集中在2-3个位置附近，则表明闪变源为数个重点波动负载。从这个分布密度图可以看出闪变诱发原因，相对一个Pst值的标定，这种表达方式更科学、对我们进行波动源的查找更有价值。4结论波动和闪变是相辅相成的，闪变的计算不能为计算而计算，更应该与波动的分析相呼应，给出更多的信息。本文所推荐的模糊辨识方法，在得到调制波形后，直接杳找峰值和波动频数，溯源到GB12326-2

8、⑻8屮周期性矩形(或阶跃波)电压变动的单位闪变(PST=1)曲线对应的数据表格,计算瞬时闪变值并按我们所熟悉的统计方法统计，给出更多的有关波动的信息。计算量小，有效数据量大，将闪变与波动以及标准溯源有机结合，方法更科学。