[發明專利]基于電壓參數測試ICA算法的傳導電磁干擾噪聲源識別方法

在審

• 申請號: 201410375527.2
• 申請日: 2014-07-31
• 公開（公告）號: CN104155546A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 趙俊平;張楊;馮浩;徐俠
• 申請（專利權）人: 江蘇益邦電力科技有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種基于電壓參數測試ICA算法的傳導電磁干擾噪聲源識別方法，其特征在于，具體步驟包括：

步驟一、采用人工電源網絡提取被測設備的噪聲電壓信號；

步驟二、根據獨立分量分析ICA算法對步驟一所得噪聲電壓信號進行獨立分量分解，得出噪聲電壓信號的波形特征結果；

步驟三、將步驟二所得噪聲電壓信號的波形特征結果與被測設備中各個電子器件產生的信號特征進行對比分析，確定產生噪聲電壓信號的特定電子器件，最終確定出傳導電磁干擾噪聲源。

2.如權利要求1所述的一種基于電壓參數測試ICA算法的傳導電磁干擾噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟二中對噪聲電壓信號進行獨立分量分解的具體過程為：

(201)將步驟一所得被測設備的噪聲電壓信號分別記作V₁、V₂…V_M，其中，當被測設備為單相供電時，M的取值為2；當被測設備為三相供電時，M的取值為3或4；

(202)通過示波器測得V₁、V₂…V_M的圖像數據，將上述M組觀測信號標記為x_i(t),其中，t為離散時間序列，取值為0,1,2…,i＝1,2,...,M，M組觀測信號構成列向量x(t)＝[x₁(t),...,x_M(t)]^T，T表示矩陣的轉置；

(203)采用Infomax算法對(202)所得的列向量x(t)進行獨立分量分析，以信息最大化作為目標函數，其目標函數L_H(W)的具體表達式為：

LH(W)=log|det(W)|+Σi=1ME{loggi′(yi)}+(-E{logpz(z)})---(1)]]>

其中，W為分離矩陣，z是由觀測信號的列向量x(t)白化處理后得到的向量，E為數學期望，p_z(z)為向量z的邊緣概率密度，y＝Wz，y為輸出的分離信號，g為非線性函數，g的選取由M取值而決定，具體如下：

g₁＝tanh(ay)；

g₂＝yexp(-y²/2)；????(2)

g₃＝y³；

g₄＝sec²(y)；

其中，a為任意常數；

(204)采用隨機梯度下降法對目標函數進行優化，目標函數的等式兩邊對W進行求導：

∂LH∂W=∂log|det(W)|∂W+∂Σi=1ME{loggi′(yi)}∂W---(3)]]>

對于公式(3)右邊有：

∂log|det(W)|∂W=(WT)-1=W-T]]>

∂Σi=1Mloggi′(yi)∂W=-ψ(y)zT---(4)]]>

其中，ψ(y)為評價函數，且：

ψ(y)=[-g1′′(y1)g1′(y1),...,-gM′′(yM)gM′(yM)]T---(5)]]>

用瞬時值代替將公式(5)式中右邊數學期望得：

∂LH(W)∂W=W-T-ψ(y)zT---(6)]]>

進而得出：

ΔW＝η(W^-T-ψ(y)z^T)????(7)

其中，△W為分離矩陣W的增量，η為根據迭代次數所更新的迭代率，且0＜η＜1；

因此得出相對梯度算法：

ΔW＝η(W^-T-ψ(y)z^T)W^TW????(8)

化簡為：

ΔW＝η(I-ψ(y)y^T)W????(9)(205)經過迭代求解出最優解的W，將其代入y＝Wz得到分離后的M組獨立信號，即為從V₁、V₂…V_M中分離出的獨立的噪聲電壓信號。