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原文传递时频原子分解方法在牵引供电系统谐波检测中的应用

论文题名：	时频原子分解方法在牵引供电系统谐波检测中的应用
关键词：	谐波检测;时频原子分解;智能优化算法;差分进化;电力机车;牵引供电系统
摘要：	近几年来,随着我国高速铁路的发展以及各种电力电子器件和非线性装置的广泛应用,使得牵引供电系统中电流波形畸变越来越严重,严重影响电网的电能质量。产生的谐波如不能得到及时治理,注入电力系统后,可能发生谐振或谐波放大的情况,会产生过电压、过电流,危害系统安全运行。　　传统的牵引供电系统谐波检测方法主要为傅立叶变换法和小波变换法。傅立叶变换法只适合于对平稳信号进行检测,并且存在频谱泄漏和栅栏现象。由于其时频窗的宽度固定,不能自适应调整,因而分辨率较低。小波变换的实质是一个带通滤波过程,不能有效提取出任意频率的谐波信号,会出现频谱混叠现象。因此寻求更适合于牵引供电系统谐波信号的分析方法显得更加重要。　　本文利用时频原子分解方法对牵引供电系统谐波信号进行检测分析,着重分析电气化铁路谐波信号的特性,并且将该方法用于电气化铁路谐波电流实测数据的检测分析中。通过对牵引供电系统实测谐波数据的仿真分析,结果表明将时频原子分解方法用于牵引供电系统谐波检测中是非常有效的。论文的主要工作及研究内容如下: 　　 (1)分析总结牵引供电系统谐波仿真、谐波检测方法的国内外发展现状。熟悉时频原子分解方法的应用领域,深入研究时频原子分解方法的基本理论,介绍各种原子库的构建方法,并分析该算法的优缺点。　　 (2)针对时频原子分解方法计算量大的问题,给出基于智能优化算法的时频原子分解算法。针对电力谐波信号的特点,采用正弦量原子构建原子库,利用智能优化算法的快速寻优能力,寻找时频原子分解过程中所需的最佳原子,降低时频原子分解方法的计算复杂度。本文分别应用粒子群优化算法和差分进化算法对时频原子分解方法进行优化,通过仿真结果比较,验证了基于智能优化算法的时频原子分解方法在计算速度上比传统的时频原子分解方法有明显的优势,其中基于差分进化的时频原子分解方法在分解效果和算法稳定性上表现更优,并将基于差分进化的时频原子分解方法应用到谐波信号分解中。　　 (3)选取典型的SS9型电力机车和CRH2动车组,分别对其牵引主电路和牵引控制系统原理进行介绍、分析。运用Matlab／Simulink仿真软件,建立仿真模型,对SS9型电力机车和CRH2动车组网侧谐波进行仿真,并分析总结其谐波特性。　　 (4)详细分析牵引供电系统谐波特点,由于电气化铁道谐波信号中基波的能量相对于其他各次谐波的能量大得多,直接应用时频原子分解方法存在模态混叠的问题。因此本文首先将谐波信号运用傅立叶变换滤波对指定频率部分进行筛分,然后运用基于差分进化的时频原子分解方法和构建的正弦原子库,对牵引供电系统仿真谐波信号和实测谐波信号进行分解,再重新进行组合。仿真结果表明,此方法可以有效地检测出牵引供电系统基波及各次谐波分量,为牵引供电系统谐波检测提供了一种有效的方法,也拓展了时频原子分解方法的应用领域。
作者：	何国军
专业：	检测技术与自动化装置
导师：	陈维荣
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2011
正文语种：	中文