《電能質量檢測中的壓縮感知理論基礎研究》是依託西南交通大學，由朱雲芳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：電能質量檢測中的壓縮感知理論基礎研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：朱雲芳
- 依託單位：西南交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現有電能質量監測系統，都基於Nyquist採樣定理，大量數據給採樣、傳輸、存儲和分析等帶來很大困難。壓縮感知理論突破了傳統採樣定理，有望少量採樣就能恢覆信號。但是，該理論的套用必須滿足信號稀疏性和觀測矩陣非相干性兩個前提，目前在電能質量領域還未見相關報導。本項目擬對此開展研究，為電能質量擾動信號的壓縮信號處理和壓縮信息採樣提供理論基礎。首先，研究典型電能質量擾動信號的稀疏性，構造超完備稀疏字典，提出選取稀疏原子的最佳化方法，求解電能質量擾動信號稀疏度，建立稀疏模型；然後，在此基礎上估計最佳觀測數，構造非相干觀測矩陣，研究其約束等距特性及與稀疏矩陣的非相干性，建立穩定的觀測模型；最後，將信號重構轉化為一個約束最佳化問題，並基於智慧型最佳化算法，提出L0-範數下的信號重構算法。本項目將系統論證壓縮感知理論套用於電能質量擾動信號的可行性，並提出相應的理論依據和實現方法，具有一定的理論意義和實際價值。
結題摘要
現有電能質量監測系統，都基於Nyquist採樣定理，大量數據給採樣、傳輸、存儲和分析等帶來很大困難。壓縮感知理論突破了傳統採樣定理，有望少量採樣就能恢覆信號。但是，該理論的套用必須滿足信號稀疏性和觀測矩陣非相干性兩個前提。本項目對此開展研究，為電能質量擾動信號的壓縮信號處理和壓縮信息採樣提供理論基礎。 本項目的研究內容包括：1、研究超完備稀疏字典的構建方法和最佳匹配稀疏基的選取算法。2、基於電能質量擾動信號的稀疏模型，估計最佳觀測數，研究觀測矩陣的設計方法。3、研究信號重構最佳化算法，分析算法的收斂性、穩定性和複雜性。 取得的成果1)採用差分進化算法實現了基於Gabor和衰減正弦量原子的匹配追蹤過程，解決了傳統電能質量擾動信號原子分解的計算量大和全局最佳化問題。取得的成果有：給出了算法流程；仿真結果表明，本文方法大大減少了計算耗時、且不受信號長度的影響，進一步提高了原子的全局匹配能力、且具有很好的抗噪聲能力；2)提出了基於正交匹配追蹤(OMP)的壓縮感知諧波檢測方法。取得的成果：給出了檢測方法流程；仿真結果表明，該方法能精確檢測奇偶次、非整次及其混合諧波信號的頻率和幅值檢測；3)提出了兩個用於電能質量擾動信號壓縮採樣的改進測量矩陣：其一，基於僅含正負1的2×2正交矩陣和1×N的隨機矢量，利用結構化矩陣原理構造測量矩陣；其二，在其一的基礎上，構造稀疏循環結構化矩陣，得到稀疏的測量矩陣。取得的成果：給出了測量矩陣構造流程；仿真結果表明，重建性能優於（或相當於）傳統測量矩陣；4）提出了基於離散平穩小波變換的電能質量擾動信號壓縮採樣方法。取得的成果：給出了壓縮採樣方法流程；仿真實驗表明，重構性能提升，且更具普適性；5）提出了一種電能質量擾動信號壓縮感知識別新方法，該方法提取稀疏向量特徵，利用神經網路實現電能質量擾動信號的分類識別。取得的成果：給出了方法流程；仿真結果表明，本文方法的平均準確率高達98.71%。
