基于改进Kalman算法的OCT信号处理方法研究

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现代电力系统正向特高压量测的数字智能化高速发展,而传统电磁式互感器暴露出绝缘困难、易磁饱和、易爆炸等严重缺点,已经无法满足现代电力的需求。基于法拉第磁光效应的光学电流互感器(OCT)以其结构简单、无磁饱和、频率响应宽、提供模拟数字量输出等优点,能适应目前智能电网领域的飞速发展,逐渐成为替代传统互感器作为电流量测的理想设备。但在OCT测量过程中,光电探测器产生的随机噪声影响了测量精度,存在着噪声与信号频段重叠、噪声统计特性难以获取等问题。因此,本文围绕OCT的信号处理方法展开研究,旨在提高OCT的输出信噪比与测量精度。本文先是介绍了OCT电流测量的基本原理,再选取合适的测量结构,对OCT噪声来源与机理特性进行理论研究。在此基础上,通过实验采集光电探测器噪声,经过分析后得到OCT信噪特性。针对OCT低信噪比与信噪重叠的特性,将两种Kalman滤波算法引入到OCT交直流信号处理中。针对直流OCT的特点,本文提出改进标准Kalman滤波算法。通过建立测量状态模型,融入混合噪声过程,设计噪声递推器等综合得到新的滤波过程。编写了仿真程序,验证改进算法的有效性。仿真结果表明,改进后的算法能有效提高测量精度,更适合于直流OCT信号处理。针对交流OCT的特点,本文提出改进的中心微分Kalman滤波算法(CDKF)。通过建立OCT交流测量的状态空间模型,从采样策略、有色观测噪声处理方面提高CDKF的运算效率,并设计递推器用于噪声自适应估计。编写Matlab仿真程序,将扩展Kalman算法以及改进前后CDKF算法滤波效果进行对比。结果表明,改进CDKF算法在交流OCT信号处理上是最优的,能提高交流OCT的输出信噪比与测量精度。最后,设计并搭建实验平台进行OCT的交直流测量实验。测定系统特性曲线,完成系统平台校正,并采用本文所设计的改进算法同Bessel滤波器进行比较。实验结果表明,本文提出的改进算法有着比Bessel滤波器更优的滤波效果,能够有效提高OCT交直流测量的精度与信噪比。
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