基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置，装置包括：信号调理模块采用电压互感器或电流互感器与电网连接并将电力系统中的电能质量信号接入，并通过抗混叠低通滤波器滤出干扰高频信号；信号采样模块对m路观测信号进行多通道同步采样转换，并以数字输入的形式进入信号处理分析模块；数字信号进入以ARM管理控制功能和DSP计算分析功能的信号处理分析模块中，进行傅里叶变换，得到复矩阵；抽取复矩阵中两路观测信号的频谱幅值，组成频谱散点图，根据直线方向确定源信号个数，使用聚类方法估计出混合矩阵，使用CoSaMP算法重构出各个源信号；将结果存储并输出显示源信号数目估计值、估计混合矩阵、分离的各个源信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及压缩感知盲源信号分离检测领域，尤其涉及一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置。
技术介绍
随着信息化的快速发展，电力系统的智能化程度不断提高。一方面，作为信息获取部分，感知层包含成百上千个传感器的异构传感器网，造成数据规模巨大，会产生海量的数据。与此同时，电力系统的数据处理单元需要实时、高效处理大量数据。另外一方面，由于接入电网的各种分布式电源、非线性负荷等使得电能质量污染问题日益严重，作为电能质量问题主要方面的电能质量信号的检测和治理是电网智能化面临的关键问题。随着电网的智能化发展，电网中海量电能质量信号数据的采样传输和各个组成源信号分离检测问题日益凸显，传统数据采样方法均以奈奎斯特(Nyquist)采样定理基础，但由于实际环境复杂，信号的采样频率高，造成采样端存储和传输压力大。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置，本专利技术降低了海量数据传输量，并有效分离出电能质量信号中各个源信号，详见下文描述：一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置，所述装置包括：信号调理模块，信号采样模块，信号处理分析模块。信号调理模块，采用电压互感器或电流互感器与电网连接并将电力系统中的电能质量信号接入，并通过抗混叠低通滤波器滤出干扰高频信号；信号采样模块，用于对m路观测信号进行多通道同步采样转换，并以数字输入的形式进入信号处理分析模块；信号处理分析模块：数字信号进入以ARM管理控制功能和DSP计算分析功能的计算分析模块中，进行傅里叶变换，得到复矩阵；抽取复矩阵中两路观测信号的频谱幅值，组成频谱散点图，根据直线方向确定源信号个数n，并使用聚类方法估计出混合矩阵，最后使用CoSaMP算法重构出各个源信号；将结果存储并输出显示源信号数目估计值、估计混合矩阵、分离的各个源信号；其中，该装置中信号处理分析模块的具体实施过程步骤如下：1)：初始化，输入m路观测信号H(t)＝[h1(t),h2(t),…hm(t)]T；2)：对于m路中两路观测信号进行傅里叶变换，得到两个二维复矩阵，其行对应频率值，列对应采样时间段，矩阵元素对应频谱幅值；抽取这两个复矩阵中相同列对应的频谱幅值，组成频谱散点图；依据散点图中直线方向估计得到源信号个数n；3)：随机选择n点作为初始聚类中心，计算每个对象与中心对象的距离，依据邻近原则，选择最近的中心归类；4)：求出每一类的中心，重新确定聚类中心位置，若聚类中心发生变化，则重新根据邻近原则，选择最近的中心归类；若聚类中心收敛，则下一步并输出混合矩阵；5)：混合矩阵构造测量矩阵，结合压缩采样匹配追踪恢复算法恢复出各个源信号O(t)＝[o1(t),o2(t),…on(t)]T，算法结束。其中，信号采样模块中的m路观测信号与信号处理分析模块估计出的源信号个数n之间的关系：m<n。其中，将欠定盲源信号分离模型中的混合矩阵A与压缩感知理论模型中的测量矩阵Φ对应，观测信号H(t)与测量向量y对应，因此欠定盲源信号分离模型可在压缩感知框架下进行求解；获得电能质量信号分离检测问题就通过求解最小l0范数的最优化问题来实现。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：本专利技术能够广泛应用于电力系统电能质量信号检测中，与传统的电能质量信号检测相比，本专利技术装置的ARM+DSP中核心分离检测方法将信号的稀疏性特点与盲源信号分离理论相结合，能有效的分离出电能质量信号中的各个源信号；同时，由于充分考虑各个电能质量源信号的稀疏性特点，能够降低采样端海量存储和数据传输压力，并且，随着采集节点规模增加，降低数据采集传输的优势就越明显，更适用于电能质量信号检测过程。附图说明图1为本专利技术提供的基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置的结构示意图；图2为本专利技术提供的该装置的软件主程序流程图；图3为本专利技术提供的ARM+DSP核心硬件实施图；图4本专利技术提供的各类型电能质量信号在傅里叶变换基下的稀疏信号；图5本专利技术提供的基于压缩感知的盲源信号分离检测算法流程图；图6本专利技术提供的理想电网环境下观测电能质量信号时频域散点图；图7本专利技术提供的实际有干扰电网环境下观测电能质量信号时频域散点图；图8本专利技术提供的理想电网环境下电能质量各个分离源信号图；图9本专利技术提供的实际有干扰电网环境下电能质量各个分离源信号图。附图中，各标号所代表的部件列表如下：1：信号调理模块；2：信号采样模块；3：信号处理分析模块；11：电流/电压互感器；12：抗混叠低通滤波器；21：多通道同步采样A/D模数转换器；22：采样间隔控制逻辑单元；23：倍频锁相同步控制单元；31：ARM+DSP核心配置及电源电路；32：实时时钟等外围处理电路；33：人机交互输入输出装置；34：高速存储硬盘及显示装置。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。为了解决
技术介绍
中存在的缺陷，近年来诞生的压缩感知技术通过将压缩过程与采样过程相融合，在采样过程中完成对数据的压缩，降低数据传输量。同时，盲信号分离理论能从传感器获取的混合信号和少量的先验信息恢复出源信号。因此，本专利技术结合压缩感知理论和盲源信号分离理论，在降低采样传输压力的同时能有效分离出电能质量信号中的各个源信号。压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新型的信号采样理论，当信号满足稀疏性条件时，可以将信号投影到低维空间以远低于信号奈奎斯特频率的采样速率对信号进行全局观测，然后通过合适的恢复算法重构源信号。压缩感知理论突破了Nyquist采样定理的瓶颈，建立了全新的信号描述和处理框架，极大地降低数据采集—传输量和处理成本，降低计算量，减少计算时间。压缩感知理论将压缩过程与采样过程相融合，在采样中完成对数据的压缩，有效降低对采样端硬件的需求。压缩感知理论核心思想是：当N维原始信号x为K稀疏信号时，通过测量矩阵对x进行线性降维观测得到M维观测向量y(M<N)，称为压缩采样值，然后利用压缩感知恢复算法重构出稀疏向量s和原始信号x。其模型为y＝Φx＝ΦΨs＝Θs式中：Φ为测量矩阵；Ψ为稀疏基；Θ为感知矩阵。从观测向量y重构信号x的过程为欠定方程组求解问题，s的稀疏性使该问题可求解。盲源信号分离(blindsignalseparation,BSS)检测技术可在源信号和传输信道参数均未知的情况下，根据源信号的统计特性，仅通过从传感器获取的混合信号和少量的先验信息恢复出源信号的过程。故采用盲信号处理技术的谐波检测方法更具有实用价值与理论意义。盲信号分离的核心问题是分离矩阵的学习算法。盲源分离基本思想是：N维未知源信号o(t)及M维噪声n(t)经过未知混合矩阵得到M维观测信号H(t)。求分离矩阵B，使得通过该矩阵就可从观测信号H(t)恢复出源信号o(t)，盲源分离的数学模型表示为实际BSS问题根据M和N的关系分为3类：(1)M>N，观测信号的个数大于源信号的个数(超定盲源分离问题)；(2)M＝N，观测信号的个数等于源信号的个数(正定盲源分离问题)；(3)M<N，观测信号的个数小于源信号的个数(欠定盲源分离问题)。实施例1本专利技术实施例针对电力系统中数据量不断增长及电能质量污染日益严重，电能质量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置，所述装置包括：信号调理模块，信号采样模块，信号处理分析模块，其特征在于，信号调理模块，采用电压互感器或电流互感器与电网连接并将电力系统中的电能质量信号接入，并通过抗混叠低通滤波器滤出干扰高频信号；信号采样模块，用于对m路观测信号进行多通道同步采样转换，并以数字输入的形式进入信号处理分析模块；信号处理分析模块：数字信号进入以ARM管理控制功能和DSP计算分析功能的计算分析模块中，进行傅里叶变换，得到复矩阵；抽取复矩阵中两路观测信号的频谱幅值，组成频谱散点图，根据直线方向确定源信号个数n，并使用聚类方法估计出混合矩阵，最后使用CoSaMP算法重构出各个源信号；将结果存储并输出显示源信号数目估计值、估计混合矩阵、分离的各个源信号；其中，该装置中信号处理分析模块的具体实施过程步骤如下：1)：初始化，输入m路观测信号H(t)＝[h1(t),h2(t),…hm(t)]T；2)：对于m路中两路观测信号进行傅里叶变换，得到两个二维复矩阵，其行对应频率值，列对应采样时间段，矩阵元素对应频谱幅值；抽取这两个复矩阵中相同列对应的频谱幅值，组成频谱散点图；依据散点图中直线方向估计得到源信号个数n；3)：随机选择n点作为初始聚类中心，计算每个对象与中心对象的距离，依据邻近原则，选择最近的中心归类；4)：求出每一类的中心，重新确定聚类中心位置，若聚类中心发生变化，则重新根据邻近原则，选择最近的中心归类；若聚类中心收敛，则下一步并输出混合矩阵；5)：混合矩阵构造测量矩阵，结合压缩采样匹配追踪恢复算法恢复出各个源信号O(t)＝[o1(t),o2(t),…on(t)]T，算法结束。...

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置，所述装置包括：信号调理模块，信号采样模块，信号处理分析模块，其特征在于，信号调理模块，采用电压互感器或电流互感器与电网连接并将电力系统中的电能质量信号接入，并通过抗混叠低通滤波器滤出干扰高频信号；信号采样模块，用于对m路观测信号进行多通道同步采样转换，并以数字输入的形式进入信号处理分析模块；信号处理分析模块：数字信号进入以ARM管理控制功能和DSP计算分析功能的计算分析模块中，进行傅里叶变换，得到复矩阵；抽取复矩阵中两路观测信号的频谱幅值，组成频谱散点图，根据直线方向确定源信号个数n，并使用聚类方法估计出混合矩阵，最后使用CoSaMP算法重构出各个源信号；将结果存储并输出显示源信号数目估计值、估计混合矩阵、分离的各个源信号；其中，该装置中信号处理分析模块的具体实施过程步骤如下：1)：初始化，输入m路观测信号H(t)＝[h1(t),h2(t),…hm(t)]T；2)：对于m路中两路观测信号进行傅里叶变换，得到两个二维复矩阵，其行对应频率值，列对应采样时间段，矩阵元素对应频谱幅值；抽取这两个复矩阵中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨挺，盆海波，王林林，黄志勇，李洋，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12