基于盲信号分离的油中气体成份检测技术研究

摘要

随着计算机、网络和通信技术的飞速发展，人类迈入了数字化、信息化时代，而数字信号处理则是其中最关键的一环。盲信号分离是盲信号处理的主要内容，因其在不知道源信号和传输通道参数的情况下，仅根据源信号的统计特征及观测信号分离出源信号中各成份，成为了当前信号处理研究的热点之一。目前，盲信号分离已经在语音识别、移动通信、图像处理、生物医学、经济学、声呐、地震探测信号处理等不同领域有了广泛的应用。现代社会，电能已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，人们对于电网的安全性和可靠性要求也越来越高，而大型变压器作为电网中最重要的一部分，其运行的稳定性在一定程度上决定着电网的安全性。
　　论文将盲信号分离算法与光声效应相结合，设计了基于盲信号分离的变压器绝缘油中气体成份检测系统实验平台，实现了快速，高精度的检测。
　　首先，对变压器绝缘油中混合气体检测方法的研究现状进行了介绍和对比，并介绍了盲信号分离方法的研究现状;其次，对盲信号分离方法进行了概述，介绍了盲信号分离问题的数学基础，讨论了盲信号分离的数学模型，接着讨论了盲信号的可分离性，顺序和幅值两个不确定性，及算法原理，对盲信号分离的常用经典算法——独立分量分析法进行了深入的研究;然后，研究设计了基于盲信号分离的油中混合气体检测系统实验平台，包括光源的选取，斩波器、光声池、锁相放大器和ARM控制板等硬件和对应软件的设计;最后，对混合气体的盲信号分离模型、盲可分离性进行了分析，利用快速独立分量分析法对混合气体中中心频率相近的C2H6、C2H2两种气体进行了分离，并采用相关性方法对分离算法的结果进行了评估。
　　实验结果及评估结果表明，利用盲信号分离算法对混合气体进行分离是可行的，实验平台和算法具有检测速度快、检测精度高的优点。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 变压器绝缘油中气体检测的背景和意义

1．2 变压器绝缘油中气体检测的研究现状

1．3 盲信号分离方法的研究现状

1．4 本文主要研究内容

第2章 盲信号分离方法概述

2．1 盲信号分离问题的数学基础

2．1．1 高阶统计量

2．1．2 负熵

2．1．3 互信息

2．1．4 KL散度

2．2 盲信号分离模型

2．2．1 线性瞬时混合模型

2．2．2 线性卷积混合模型

2．2．3 非线性混合模型

2．3 盲信号分离的可解性及不确定性

2．3．1 盲信号分离的可解性

2．3．2 盲信号分离的不确定性

2．4 盲信号分离算法原理

2．4．1 数据预处理

2．4．2 目标函数

2．4．3 优化算法

2．5 本章小结

第3章 基于ICA的盲信号分离经典算法

3．1 独立分量分析算法原理

3．1．1 ICA算法基本概述

3．1．2 ICA算法的常用目标函数和优化算法

3．2 快速独立分量分析算法

3．2．1 快速独立分量分析算法概述

3．2．2 负熵最大化目标函数

3．3 极大似然独立分量分析算法

3．3．1 极大似然概述

3．3．2 极大似然ICA算法

3．4 自然梯度独立分量分析算法

3．5 本章小结

第4章 检测系统实验平台设计

4．1 检测系统总体设计方案

4．2 光源模块设计

4．2．1 激励光源的选择

4．2．2 斩波器设计

4．3 光声池模块设计

4．3．1 光声池的研究与设计

4．3．2 微音器的选择

4．4 信息处理模块设计

4．4．1 锁相放大器电路设计

4．4．2 ARM控制板

4．5 检测系统软件设计

4．5．1 斩波器软件设计

4．5．2 ARM控制板软件设计

4．6 本章小结

第5章 混合气体的盲信号分离

5．1 混合气体的盲信号分离模型及盲可分离性

5．1．1 混合气体的盲分离模型

5．1．2 混合气体的盲可分离性

5．2 混合气体的盲信号检测

5．3 数据处理及结果分析

5．3．1 FastICA算法分离混合气体

5．3．2 算法评估及误差分析

5．4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢