基于多尺度形态学和Kalman滤波的基波分量提取

发布时间：2017-11-09 15:35

本文关键词：基于多尺度形态学和Kalman滤波的基波分量提取

【摘要】：针对Kalman滤波在提取基波分量时存在暂态噪声抑制能力差和噪声统计特性不精确的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。采用改进的数学形态滤波器对采集信号进行多尺度分析得到平滑信号和细节信号,改进的滤波器使用不同形状的结构元素,有效地提高噪声抑制能力。利用平滑信号更新Kalman滤波器的观测值,减少故障信号暂态噪声的干扰,提高了滤波算法的收敛速度;利用细节信号实时在线计算测量噪声的方差,提高了滤波算法的收敛精度。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型对算法进行验证与测试,仿真结果证实了算法的可行性和有效性。
【作者单位】：广西大学电气工程学院;
【基金】：广西研究生教育创新计划项目(YCSZ201404)
【分类号】：TN713;TM75
【正文快照】： 0引言输电线路发生故障后,故障信号中含有大量噪声分量、谐波分量等,如何从故障信号中提取出有效的基波分量与整定值进行比较、判断,实现微机保护的不同功能,是当今国内外学者研究的重点之一[1-8]。采用全波Fourier算法和半波Fourier算法[9-11]提取故障信号的基波分量进行故障

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