Application of higher-order spectra for signal processing in electrical power engineering

In power spectrum estimation, the signal under consideration is processed in such a way, that the distribution of power among its frequency is estimated and phase relations between the frequency components are suppressed. Higher order statistics and their associated Fourier transforms reveal not only amplitude information about a signal, but also phase information. If a non-Gaussian signal is received along with additive Gaussian noise, a transformation to higher order cumulant domain eliminates the noise. These are some methods for estimation of signal components, based on HOS. In the paper we apply the MUSIC method both for the correlation and the 4th order cumulant, to investigate the state of asynchronous running of synchronous machines and the fault operation of inverter-fed induction motors. When the investigated signal is distorted by a coloured noise, more exact results can be achieved by applying cumulants

Teoria Obwodów 2

Zawartość tematyczna wykładu Stany nieustalone (przejściowe) w obwodach elektrycznych – metoda klasyczna Warunki początkowe w obwodach elektrycznych. Wyznaczanie stanu przejściowego w obwodach elektrycznych z jednym oraz dwoma elementami biernymi (zachowawczymi) przy wymuszeniach stałych oraz sinusoidalnych. Składowa przejściowa i wymuszona (ustalona). Prawa komutacji. Elementy analizy układów w dziedzinie czasu Funkcje uogólnione w zapisie wybranych sygnałów. Splot funkcji. Wyznaczanie splotu funkcji w ograniczonym przedziale. Podstawy teorii transmisji sygnału przez układ liniowy stacjonarnych. Odpowiedź impulsowa i skokowa układu i jej związek z odpowiedzią na dowolne wymuszenie. Całka Duhamla. Transformata Laplace’a i jej zastosowanie w analizie stanów nieustalonych Transformata Laplace’a – definicja, własności. Obliczanie transformaty Laplace’a przy wykorzystaniu własności przekształcenia. Wyznaczanie oryginałów transformaty Laplace’a na podstawie własności przekształcenia oraz metody rozkładu na ułamki proste. Zastosowanie przekształcenia Laplace’a do obliczania stanu przejściowego w obwodach elektrycznych –metoda operatorowa. Transmitancja operatorowa i jej związek z odpowiedzią układu. Zależności pomiędzy odpowiedzią impulsową , skokową oraz transmitancja Szereg Fouriera i jego znaczenie w analizie sygnałów okresowych Szereg Fouriera funkcji okresowych –postać trygonometryczna i zespolona. Wyznaczanie zespolonych i rzeczywistych współczynników Fouriera wybranych sygnałów okresowych. Widmo amplitudowo-fazowe. Przebiegi odkształcone. Transformata Fouriera oraz analiza widmowa sygnałów nieokresowych Transformata Fouriera – definicja, własności. Wyznaczanie widma amplitudowo-fazowego sygnałów nieokresowych. Transmitancja operatorowa i widmowa. Transmisja sygnałów przez układy liniowe-stacjonarne z wykorzystaniem trasmitancji widmowej. Związek transmitancji operatorowej i widmowej oraz odpowiedzi impulsowej układów Linia długa Opis matematyczny układów o parametrach rozłożonych. Rozwiązania w stanach ustalonych. Równania linii w zapisie symbolicznym. Impedancja falowa. Tłumienność, przesuwność oraz tamowność falowa. Rozkład napięcia i prądu w linii - fala pierwotna i fal

Time-Frequency Representation for Non-Stationary Phenomena in Electrical Engineering

The paper introduces two-dimensional method of observation and diagnosis of non-stationary signals in electrical engineering. To investigate the methods several experiments were performed using simulated signals. First two-dimensional representations are obtained applying Wigner and Wigner-Ville Distribution . Then local frequency moments are calculated to achieve one-dimensional characteristics. It is shown that such characteristics preserve information about the nonstationarity in point of time, and can be used for calculation of the beginning and duration time of transient states

Application of higher-order spectra for signal processing in electrical power engineering

In power spectrum estimation, the signal under consideration is processed in such a way, that the distribution of power among its frequency is estimated and phase relations between the frequency components are suppressed. Higher order statistics and their associated Fourier transforms reveal not only amplitude information about a signal, but also phase information. If a non-Gaussian signal is received along with additive Gaussian noise, a transformation to higher order cumulant domain eliminates the noise. These are some methods for estimation of signal components, based on HOS. In the paper we apply the MUSIC method both for the correlation and the 4th order cumulant, to investigate the state of asynchronous running of synchronous machines and the fault operation of inverter-fed induction motors. When the investigated signal is distorted by a coloured noise, more exact results can be achieved by applying cumulants

Application of higher-order spectra for signal processing in electrical power engineering

During recent years higher order statistics (HOS) have found a wide applicability in many diverse fields, e.g.: biomedicine, seismic data processing, harmonic retrieval and adaptive filtering. In power spectrum estimation, the signal under consideration is processed in such a way, that the distribution of power among its frequency is estimated and phase relations between the frequency components are suppressed. Higher order statistics known as cumulants, and their associated Fourier transforms, known as polyspectra, reveal not only amplitude information about a signal, but also phase information. If a non-Gaussian signal is received along with additive Gaussian noise, a transformation to higher order cumulant domain eliminates the noise. These are some methods for estimation of signal components, based on HOS. In the paper we apply the MUSIC method (Multiple Signal Classification), both for the correlation and the 4th order cumulant, to investigate the state of asynchronous running of synchronous machines. When the investigated signal is distorted by a coloured noise the exact results can be achieved by applying cumulants

Analiza okresowych przebiegów odkształconych z zastosowaniem statystyk wyższych rzędów

During recent years higher order statistics (HOS) have found a wide applicability in many diverse fields, e.g.: biomedicine, seismic data processing, harmonic retrieval and adaptive filtering. In power spectrum estimation, the signal under consideration is processed in such a way, that the distribution of power among its frequency is estimated and phase relations between the frequency components are suppressed. Higher order statistics known as cumulants, and their associated Fourier transforms, known as polyspectra, reveal not only amplitude information about a signal, but also phase information. If a non-Gaussian signal is received along with additive Gaussian noise, a transformation to higher order cumulant domain eliminates the noise. These are some methods for estimation of signal components, based on HOS. In the paper we apply the MUSIC method (Multiple Signal Classification) both for the correlation and the 4th order cumulant. When the investigated signal is distorted by a coloured noise the more exact results can be achieved by applying cumulants