一种动态信号参数辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种动态信号参数辨识方法和系统，方法包括：根据动态信号电流波形的包络曲线形状，建立电流的数学模型；根据曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型；根据判断出的电流的数学模型类型，选取针对判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值；根据包络参数的近似值，利用差分算法辨识包络参数，获取包络参数和直流分量的准确值。本发明专利技术采用差分进化算法对于包络参数的全局寻优具有良好的效果，具有更快的收敛速度和更高的精度。

Method and system for identifying dynamic signal parameters

The invention discloses a dynamic signal parameter identification method and system. The method comprises: according to the shape of the dynamic envelope curve of signal waveforms, establishing mathematical model of current; according to the numerical derivative curve envelope point numerical value, two order and two order guide and guide a derivative ratio, determine the type of mathematical model according to the type of current; mathematical model of current judgment of the judge, select the type of the current prediction algorithm, mathematical model, and the prediction algorithm of parameter enveloping part and DC part of the estimation, approximation to obtain the parameters of the envelope part and DC part of the envelope; according to the approximate values of the parameters, using differential algorithm identification of envelope parameters, accurately obtain the envelope parameters and DC component. The differential evolution algorithm has good effect on global optimization of envelope parameters, and has faster convergence speed and higher precision.

【技术实现步骤摘要】
一种动态信号参数辨识方法及系统
本专利技术涉及动态信号分析领域，更具体地，涉及一种动态信号参数辨识方法及系统。
技术介绍
动态信号是随时间变化的信号，可分为确定性信号和随机信号。若信号被表示为一确定的时间函数，对于指定的某一时刻，可确定出相应的函数值，这种信号称为确定性信号或规则信号。其实质是可以用确定的数学关系来描述。而随机信号不能用精确的数学表达关系式描述，任何时刻的幅值、频率和相位不可事先预知，但其具有统计规律，可以用统计方法进行分析。信号是信息的载体，在实际工业生产中，动态信号包含了关于炼钢厂、电力机车，锻造机等各种用电负荷的信息。这些信息往往蕴藏了用电负荷的运行状况，通过对动态信号的分析，可以揭示出非正常的工作状态，从而为故障诊断提供理论依据。近些年来，半导体器件等非线性负荷也越来越多的应用于电力系统中，不仅造成了对电力系统的谐波污染，也影响到了电能的准确计量。现有技术由于没有统一的用于描述动态信号的数学模型，不仅无法准确地提取信号的特征量进行分析，而且现有的电能计量方法往往误差也较大。因此，寻找更加适用于描述动态信号的数学模型就显得尤为重要。因为一般电压波形畸变率较小，从不同类负荷电压波形中提取的特征量差别不大。因此，需要一种技术，能够对动态信号参数进行准确辨识。
技术实现思路
本专利技术提供了一种动态信号参数辨识方法及系统，以解决如何对动态信号参数进行辨识的问题。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种动态信号参数辨识方法，所述方法包括：根据动态信号电流波形的包络曲线形状，建立电流的数学模型；根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型；根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值；根据所述包络参数的近似值，利用差分算法辨识包络参数，获取包络参数和直流分量的准确值。优选地，所述数学模型类型分别为斜线包络模型，抛物线包络模型以及指数包络模型。优选地，利用汉宁窗Hanning插值的方法估算工频部分的谐波参数。优选地，根据工频部分的谐波参数建立所述斜线包络模型为：式(1)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间；所述抛物线包络模型为：式(2)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间；所述指数包络模型为：式(3)中，a、b、c分别为指数包络曲线h″(t)≈(aebt+c)的放大系数、衰减因子和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间。优选地，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，斜线包络曲线数学模型为h(t)≈(at+b)(1-1)，式(1-1)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，t为动态信号对应的采样时间；计算曲线包络点的斜率：式(1-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时间段内的任一时刻；若计算出的包络曲线包络点的斜率值为常量，则判断所述电流的数学模型类型为斜线包络模型。优选地，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，抛物线包络曲线数学模型为h′(t)≈(at2+bt+c)(2-1)，式(2-1)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，t为动态信号对应的采样时间；计算曲线包络点二阶微分函数值：式(2-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；若计算出的包络曲线包络点的二阶微分函数值为常量，则判断所述电流的数学模型类型为抛物线包络模型。优选地，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，若所述曲线包络点的二阶导数值与若所述包络点的一阶导数值的比值为常数，则判断电流的数学模型类型为指数包络模型：指数包络曲线数学模型为h″(t)≈(aebt+c)(3-1)，式(3-1)中，a、b、c分别为指数包络曲线h″(t)≈(aebt+c)的放大系数、衰减因子和常量。计算包络点二阶微分与一阶微分的比值：式(3-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；若所述曲线包络点的二阶导数值与若所述包络点的一阶导数值的比值为常数，则判断电流的数学模型类型为指数包络模型。优选地，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对斜线包络部分和直流部分的参数预估为：根据选取的采样时间间隔Δt对采样数据点划分时间分段，然后在筛选出各个时间分段范围内的极大值，从而得到曲线在整个采样时间范围的包络点，计算包络部分斜线函数的一阶导数，预估a、b、B0的近似值a*、b*、B0*，设包络曲线为h(t)≈(at+b)，T为工频周期，t1为采样时段内的任意时刻，计算公式如下：(1)(2)(3)式(1-3)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，B0为直流分量；a*、b*、B0*为a、b、B0的近似值；Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；length(t)为时间t的数据点长度，T＝length(t)。优选地，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对抛物线包络部分和直流部分的参数预估为：根据选取的采样时间间隔Δt对采样数据点划分时间分段，然后在筛选出各个时间分段范围内的极大值，从而得到曲线在整个采样时间范围的包络点，计算包络部分抛物线函数的二阶导数，预估a、b、c、B0的近似值a*、b*、c*、B0*，设包络曲线为h′(t)≈(at2+bt+c)，T为工频周期，t1采样时段内任意时刻，计算公式如下：(1)(2)(3)(4)式(2-3)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，B0为直流分量；a*、b*、c*、B0*为a、b、c、B0的近似值，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；length(t)为时间t的数据点长度，T＝length(t)。优选地，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对指数包络部分和直流部分的参数预估为：根据选本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动态信号参数辨识方法，所述方法包括：根据动态信号电流波形的包络曲线形状，建立电流的数学模型；根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型；根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值；根据所述包络参数的近似值，利用差分算法辨识包络参数，获取包络参数和直流分量的准确值。

【技术特征摘要】
1.一种动态信号参数辨识方法，所述方法包括：根据动态信号电流波形的包络曲线形状，建立电流的数学模型；根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型；根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值；根据所述包络参数的近似值，利用差分算法辨识包络参数，获取包络参数和直流分量的准确值。2.根据权利要求1所述的方法，所述数学模型类型分别为斜线包络模型，抛物线包络模型以及指数包络模型。3.根据权利要求1所述的方法，利用汉宁窗Hanning插值的方法估算工频部分的谐波参数。4.根据权利要求3所述的方法，根据工频部分的谐波参数建立所述斜线包络模型为：公式(1)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流部分的直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间；所述抛物线包络模型为：公式(2)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流部分的直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间；所述指数包络模型为：公式(3)中，a、b、c分别为指数包络曲线h″(t)≈(aebt+c)的放大系数、衰减因子和常量，Am,fm,θm分别为工频部分幅值、工频部分频率和工频部分相位，B0为直流部分的直流分量，M取值为11，t为动态信号对应的采样时间。5.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，斜线包络曲线数学模型为h(t)≈(at+b)(1-1)，式(1-1)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，t为动态信号对应的采样时间；计算曲线包络点的斜率：公式(1-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时间段内的任一时刻；若计算出的包络曲线包络点的斜率值为常量，则判断所述电流的数学模型类型为斜线包络模型。6.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，抛物线包络曲线数学模型为h′(t)≈(at2+bt+c)(2-1)，公式(2-1)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，t为动态信号对应的采样时间；计算曲线包络点二阶微分函数值：公式(2-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；若计算出的包络曲线包络点的二阶微分函数值为常量，则判断所述电流的数学模型类型为抛物线包络模型。7.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述曲线包络点的一阶导数值、二阶导数值以及二阶导数值与一阶导数值的比值，判断电流的数学模型类型包括，指数包络曲线数学模型为h″(t)≈(aebt+c)(3-1)，公式(3-1)中，a、b、c分别为指数包络曲线h″(t)≈(aebt+c)的放大系数、衰减因子和常量；计算包络点二阶微分与一阶微分的比值：公式(3-2)中，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；若所述曲线包络点的二阶导数值与若所述包络点的一阶导数值的比值为常数，则判断电流的数学模型类型为指数包络模型。8.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对斜线包络部分和直流部分的参数预估为：根据选取的采样时间间隔Δt对采样数据点划分时间分段，然后在筛选出各个时间分段范围内的极大值，从而得到曲线在整个采样时间范围的包络点，计算包络部分斜线函数的一阶导数，预估a、b、B0的近似值a*、b*、B0*，设包络曲线为h(t)≈(at+b)，T为工频周期，t1为采样时段内的任意时刻，计算公式组如下：公式组(1-3)中，a、b分别为斜线包络曲线h(t)≈(at+b)的斜率和常量，B0为直流分量；a*、b*、B0*为a、b、B0的近似值；Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；length(t)为时间t的数据点长度，T＝length(t)。9.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对抛物线包络部分和直流部分的参数预估为：根据选取的采样时间间隔Δt对采样数据点划分时间分段，然后在筛选出各个时间分段范围内的极大值，从而得到曲线在整个采样时间范围的包络点，计算包络部分抛物线函数的二阶导数，预估a、b、c、B0的近似值a*、b*、c*、B0*，设包络曲线为h′(t)≈(at2+bt+c)，T为工频周期，t1采样时段内任意时刻，计算公式组如下：(2-3)，公式组(2-3)中，a、b、c分别为抛物线包络曲线h′(t)≈(at2+bt+c)的二次项系数、一次项系数和常量，B0为直流分量；a*、b*、c*、B0*为a、b、c、B0的近似值，Δt为任一时间间隔，t1为采样时段内的任一时刻；length(t)为时间t的数据点长度，T＝length(t)。10.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述判断出的电流的数学模型类型，选取针对所述判断出电流的数学模型类型的预估算法，并利用所述预估算法对包络部分和直流部分的参数进行预估，获取包络部分和直流部分的参数的近似值，其中，对指数包络部分和直流部分的参数预估为：根据选取的采样时间间隔Δt对采样数据点划分时间分段，然后在筛选出各个时间分段范围内的极大值，从而得到曲线在整个采样时间范围的包络点，计算包络部分指数函数的二阶导数与一阶层数的比值，计算a、b、c、B0的近似值a*、b*、c*、B0*，设包络曲线为h″(t)≈(aebt+c)，T为工频周期，t1为采样时段内任意时刻，计算公式组如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：姜春阳，周峰，张淮清，谢岩，彭涛，魏胜清，殷小东，熊博，余也凤，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网天津市电力公司，国网湖北省电力公司，
类型：发明
国别省市：北京,11