專利名稱：一種基于壓縮采樣正交匹配追蹤的諧波檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電カ系統(tǒng)諧波檢測(cè)領(lǐng)域，是ー種基于壓縮采樣正交匹配追蹤的諧波檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
隨著電力負(fù)荷的不斷増加，大量非線性元器件的應(yīng)用，諧波問(wèn)題日益復(fù)雜化。電カ系統(tǒng)不僅存在整數(shù)次諧波，也存在非整數(shù)次諧波。傳統(tǒng)的快速傅里葉變換可實(shí)現(xiàn)整數(shù)次諧波的精確檢測(cè)，但對(duì)非整數(shù)次諧波的檢測(cè)誤差較大。小波變換可用于非平穩(wěn)諧波檢測(cè)，但是由于各頻帶之間存在交叉現(xiàn)象，造成小波基的選取困難，影響了檢測(cè)精度。其他還有諸如HHT、補(bǔ)償電流最小原理、卡爾曼濾波、Prony算法等多種方法。以上諧波檢測(cè)方法都具有各自的特點(diǎn)和應(yīng)用局限性，但其共性是均建立在傳統(tǒng)信號(hào)處理香農(nóng)采樣定理的基礎(chǔ)上，即采 集的信號(hào)必須嚴(yán)格遵守奈奎斯特采樣頻率，采樣頻率必須大于信號(hào)最高頻率的兩倍。因此若待檢測(cè)的原始信號(hào)已經(jīng)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)壓縮，則檢測(cè)信號(hào)之前需對(duì)壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮處理，然后才能進(jìn)行相應(yīng)的檢測(cè)與分析。實(shí)際上，對(duì)于信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題，大多數(shù)情況下，檢測(cè)目標(biāo)并不需要精確重構(gòu)原始信號(hào)。若能避開(kāi)解壓縮過(guò)程，直接從壓縮數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)信號(hào)的信息，就能大大降低信號(hào)檢測(cè)過(guò)程的復(fù)雜度。傳統(tǒng)的采樣方法以及解壓縮過(guò)程帶來(lái)了大量的資源浪費(fèi)，所以尋找新的壓縮方法，利用檢測(cè)算法直接從壓縮采樣值中提取所需特征量，完成各種諧波檢測(cè)具有重要的理論和實(shí)用意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種基于壓縮采樣的正交匹配追蹤電カ系統(tǒng)諧波檢測(cè)方法，它可以突破原有香農(nóng)采樣定理的極限，以遠(yuǎn)低于奈奎斯特頻率進(jìn)行采樣。該方法基于正交匹配追蹤思想，在每次迭代中對(duì)特征量進(jìn)行修正，直接從壓縮數(shù)據(jù)中檢測(cè)出基波及各次諧波成份，無(wú)需解壓縮過(guò)程。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是包括如下步驟
步驟I :確定被測(cè)信號(hào)的測(cè)量矩陣維的高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，得到觀測(cè)矩陣
# = #零，稀疏變換基—為傅里葉變換換基，稀疏信號(hào)z的近似值3初值^/4所有元
素置零，(-1是當(dāng)前迭代次數(shù)；初始冗余誤差值即壓縮采樣向量v = n ,n = fi = #/,j為
被測(cè)信號(hào)，X為在感知矩陣Y下對(duì)/被測(cè)信號(hào)的稀疏表示;
步驟2 :待檢測(cè)的諧波分量次數(shù)初值為 =1 ；
步驟3 :迭代次數(shù)初值為(=1 ；
步驟4 :計(jì)算信號(hào)代理為y =表示—的伴隨矩陣；步驟5 :選擇信號(hào)代理
權(quán)利要求
1.一種基于壓縮采樣正交匹配追蹤的諧波檢測(cè)方法，其特征在于按如下步驟 步驟I : 確定被測(cè) 信號(hào) 的測(cè) 量矩 陣Φ^ΜχΝψ = φψ，稀疏變換基τ為傅里葉變換換基，稀疏信號(hào)Z的近似值a初值 所有元素置零，t-i是當(dāng)前迭代次數(shù);初始冗余誤差值即壓縮采樣向量
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于壓縮采樣正交匹配追蹤的諧波檢測(cè)方法，其特征在于步驟2中，當(dāng)《=1時(shí)，滿足步驟10所述迭代停止條件，此次諧波分量估計(jì)值
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于壓縮采樣正交匹配追蹤的諧波檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟5、6和8中，在采用雙邊譜模式時(shí)，其中每個(gè)諧波分量的稀疏度^=2。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種壓縮采樣正交匹配追蹤電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)方法，首先對(duì)原始諧波信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣，然后應(yīng)用正交匹配追蹤算法直接對(duì)采樣序列值進(jìn)行諧波檢測(cè)與分離，無(wú)需估計(jì)稀疏度，每個(gè)諧波成份對(duì)應(yīng)的頻率特性為兩條譜線，壓縮采樣正交匹配追蹤諧波檢測(cè)算法中稀疏度為確定量，避免了稀疏度估計(jì)帶來(lái)的誤差，在每次迭代中均對(duì)特征量進(jìn)行修正，冗余誤差值被更新，用于構(gòu)建新的冗余信號(hào)代理，進(jìn)一步識(shí)別出當(dāng)前分量中的最大元素；不需要進(jìn)行原始信號(hào)的重構(gòu)，只需要很少的信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)即能對(duì)原始諧波信號(hào)精確檢測(cè)，減少了采樣設(shè)備的負(fù)擔(dān)，節(jié)約了中間變量的存儲(chǔ)空間，能從壓縮信號(hào)中直接檢測(cè)出感興趣的基波和各次諧波成份。
文檔編號(hào)G01R23/16GK102955068SQ201210368410
公開(kāi)日2013年3月6日 申請(qǐng)日期2012年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月28日
發(fā)明者沈躍, 劉國(guó)海, 劉慧 , 陳兆嶺, 張 浩, 趙文祥, 白雪, 蔣彥 申請(qǐng)人:江蘇大學(xué)