2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、局部放電在線監(jiān)測(cè)對(duì)于及時(shí)準(zhǔn)確的了解設(shè)備絕緣狀況,防止事故的發(fā)生有著十分重要的意義。 實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵是如何從強(qiáng)噪聲中檢測(cè)出微弱的隨機(jī)局部放電信號(hào),因此干擾的識(shí)別和抑制一直是實(shí)現(xiàn)局部放電在線監(jiān)測(cè)急需解決的難點(diǎn)。局部放電信號(hào)是一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào),傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法在處理這種信號(hào)時(shí)往往缺乏良好的時(shí)頻局部化特性,難以有效地從噪聲和干擾中提取出局部放電信號(hào)。本文介紹了一種嶄新的時(shí)頻分析工具--分?jǐn)?shù)階Fourier變換(FRFT)。分?jǐn)?shù)

2、階Fourier變換是經(jīng)典Fourier變換的廣義形式,它克服了經(jīng)典Fourier變換在故障特征提取中存在的不足,可同時(shí)從時(shí)間域和頻率域提取局部放電信號(hào)特征。 在噪聲強(qiáng)度較弱的情況下,本文分別采用小波變換和分?jǐn)?shù)階Fourier變換法提取局部放電信號(hào)。小波變換法中,利用自動(dòng)閾值函數(shù)采取硬閾值處理方法;分?jǐn)?shù)階Fourier變換法中,采用FRFT域最優(yōu)線性濾波方法。兩種方法都取得了理想的效果,但在強(qiáng)噪聲干擾下,提取效果不佳。

3、根據(jù)局部放電信號(hào)的特征,本文提出了強(qiáng)噪聲背景下基于分?jǐn)?shù)階Fourier變換的數(shù)據(jù)預(yù)處理和小波平滑去噪相融合的局部放電信號(hào)提取方法。含噪信號(hào)經(jīng)過(guò)FRFT后,在FRFT域內(nèi),隨著階次p的變化,信號(hào)能量譜呈現(xiàn)不同的時(shí)頻聚集性,利用最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則掃描到最優(yōu)階的FRFT域,根據(jù)3σ法則采用硬閾值法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。為進(jìn)一步提高局部放電信號(hào)的提取精度,采用Db8小波及無(wú)偏似然估計(jì)閾值規(guī)則進(jìn)行平滑去噪。通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)信號(hào)的分析,驗(yàn)證

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