Advertisement

电能质量问题，包括干扰信号生成，模型涉及骤降、骤升、断电、振荡瞬态、谐波以及谐波骤降和谐波骤升-使用MATLAB进行开发。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用MATLAB工具，电力系统中的扰动现象被转化为一个分类问题，该问题实质上是将各种干扰信号进行细致划分。具体而言，这些干扰信号包括八大类别：正常运行信号以及暂降、骤升、停电、振荡瞬态、谐波、谐波暂降和谐波暂升等多种干扰因素。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 电能质量干扰信号模型：骤降、骤升、断电、振荡瞬态、谐波及谐波骤变-MATLAB开发
    优质
    该MATLAB项目致力于建立和分析电能质量扰动信号模型，包括电压骤降、骤升、中断、振荡暂态现象以及谐波与谐波突变情况，为电力系统研究提供有力工具。 使用MATLAB将电力系统扰动视为由正常信号及暂降、骤升、停电、振荡瞬态、谐波、谐波暂降和谐波暂升等八类干扰信号组成的分类问题。
     
  • 电能质量复合扰动程序(zip)_包含暂升暂降及谐波电压的扰动分析
    优质
    本软件为电力系统研究工具，专用于模拟与分析含有暂态过/欠电压和谐波干扰的复杂电能质量问题，助力提升电网稳定性。 产生电压暂降、暂升、波动、振荡和谐波等多种电能质量的单一及复合扰动问题。
     
  • HLC.zip_暂态上升与下降_电能_谐波及频率检测
    优质
    本资料探讨了电力系统中的暂态现象，包括电压上升和下降对电能质量的影响，并提供了谐波及频率检测的方法。 电能质量检测模块能够检测谐波、频率以及电压暂升或暂降。
     
  • 【电能信号质量检测】利用MATLAB HHT进行暂态电能质量多扰动信号分析（包括间谐波）【附带Matlab源码 9749期】.mp4
    优质
    本视频详细介绍了使用MATLAB与HHT方法对电力系统中的暂态电能质量进行多扰动信号分析，涵盖间谐波检测等内容，并提供相关代码资源。 海神之光上传的视频是通过完整的代码运行生成的，所有提供的完整代码均可正常运行并通过实际测试验证有效，非常适合编程新手使用。 1. 视频中展示的是主函数main.m文件的内容以及其它m文件中的调用函数（无需单独运行这些辅助文件），同时展示了程序执行后的效果。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码的运行。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示信息自行尝试修改，或者直接寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： - 将所有相关文件放置于Matlab当前工作目录中； - 双击打开main.m主程序文件； - 点击执行按钮开始程序的运行，并等待直至结果生成完毕。 4. 如果需要更多关于仿真方面的帮助，可以考虑以下服务： 4.1 提供博客或资源相关的完整代码 4.2 帮助复现期刊文章或其他参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序以满足特定需求 4.4 科研项目合作
     
  • 利用谐波总和生成方波：方波合成-MATLAB开发
    优质
    本项目使用MATLAB实现通过谐波总和方法来合成方波信号。通过叠加不同频率与幅度的正弦波，精确模拟方波特性，适用于教学、研究及音频处理等领域。 从谐波产生方波的过程涉及将正弦波的多个奇次谐波叠加起来形成一个近似的方波信号。通过调整各阶谐波的比例和相位关系，可以逐步逼近理想的方波形状。这种方法在电子工程中常用到，在构建振荡器或滤波器时尤其重要。 具体实现上，可以通过傅里叶级数展开来分析如何用无限多个正弦波合成一个方波信号。理论上讲，只需要不断增加谐波的数量就可以让合成的信号越来越接近标准的矩形脉冲序列。然而在实际应用中会受到硬件限制和计算复杂度的影响，通常采用前几项主要谐波即可达到满意的效果。 总之，利用不同频率成分间的相互作用来生成特定形状周期性电信号的技术，在很多领域都有着广泛的应用价值。
     
  • 信号重建：基于估计谐波成分的谐波重建-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现信号重建技术，通过精确估计并利用信号中的谐波成分来恢复受损或失真的音频和电信号。适用于信号处理与通信领域研究及应用。 在信号处理领域，谐波重建是一项关键技术，用于分析非线性和非平稳的复杂信号。这项技术的核心在于将复杂的原始信号分解为一系列与基频成整数倍关系的频率成分（即谐波分量）。利用MATLAB这一强大的数值计算和数据可视化工具，我们可以实现对这些信号的有效处理。 在这个项目中，“通过估计的谐波分量重建信号”的目标是使用特定算法和函数在MATLAB环境中进行。其中一个关键文件`Harmony_est.m`是一个用于估计原始信号中的各个谐波成分的MATLAB脚本。这个过程通常包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：首先对输入的心电图（ECG）等生物医学信号执行必要的预处理操作，比如滤除噪声和干扰。 2. **谐波检测**：通过运用傅里叶变换或小波变换分析频谱特性来识别主要的谐振频率成分。这些技术能够帮助我们准确地确定哪些是重要的谐波分量。 3. **谐波估计**：基于上述步骤中找到的主要频率，进一步估算每个特定频率下的幅度和相位信息。这一步可能涉及到非线性最小二乘法等高级算法的应用来提高准确性。 4. **信号重建**：利用前面得到的各个谐波成分的信息合成一个新信号，并且这个新的重构出来的信号应该尽可能地接近原始的实际信号，同时具备更高的确定性和周期特性。 项目中提供的`.mat`文件包含了短心电图数据样本。通过运行`Harmony_est.m`函数并输入这些实际的心电信号示例，我们可以观察到谐波分析的结果以及如何根据估计的成分重建出新的、具有清晰结构特征的信号版本。 总之，这个MATLAB项目的实现展示了利用先进的谐波分析技术处理心电图等非线性生物医学信号的方法。通过这种方法不仅可以更好地理解这些复杂信号的本质特性，还能够为相关疾病的诊断提供重要的参考信息和工具。
     
  • 利用STM32 DSP库进行电力谐波分析及基波与谐波参数计算
    优质
    本项目基于STM32微控制器和DSP库实现电力系统中的谐波分析功能，包括提取并计算电压电流信号的基波及其各次谐波参数。 基于STM32 DSP库函数的电力谐波分析涉及输入时域信号采样值，并进行Q31 FFT计算。在存在频谱泄露、栅栏效应的情况下，可以计算基波和谐波的频率、幅度及相位信息。根据论文《基于加汉宁窗的FFT高精度谐波检测改进算法》，实现了函数void spectrum_with_cfft(q31_t * x_X, const int NPT,const float df,float Magnitude_harmonic[5],float Angle_harmonic[5],float f_harmonic[5])，用于频谱分析，并附带测试信号的生成代码。
     
  • Matlab谐波分析_readerz2j_谐波分析_matlab_谐波分析_谐波_
    优质
    本资源为《Matlab谐波分析》教程，涵盖了利用Matlab进行电力系统中谐波分析的方法与技巧。适合工程技术人员学习使用。 MATLAB谐波分析教程适合学习者参考。
     
  • 谐波合成与脉动风速模拟_谐波模拟软件及谐波合成法的应用
    优质
    本研究聚焦于利用谐波合成技术进行复杂脉动风速信号的精确建模。通过开发专用的谐波模拟软件，并结合先进的谐波合成方法，我们能够有效地再现自然界中的风速变化模式，为结构工程和气象预测提供强有力的数据支持与理论基础。 使用MATLAB软件可以实现脉动风速的模拟。