一种电力线双向工频通信上行信号检测方法

    公开(公告)号:CN104320157B

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201410597083.7

    申请日:2014-10-30

    Abstract: 本发明是一种电力线工频通信上行信号检测方法,其特点是:包括在双向工频通信上行信号检测时,首先通过加权求和法使调制信号的背景工频信号相互抵消并且增强调制信号,再对增强后的调制信号进行求导,利用集合经验模分解对调制信号进行经验模分解;通过相关运算找到n阶本征模函数中150HZ~500HZ所在的阶数,对所在阶数的本征模函数找到对应阶数的阈值并进行阈值去噪,对去噪处理后的信号利用希尔伯特变换计算信号的希尔伯特边际谱,从而检测调制信号所在时域;能有效的去除大部分噪声及谐波干扰,准确检测调制信号所在时域。具有科学合理,容易实现,检测精度高等优点。

    一种电力线双向工频通信上行信号检测方法

    公开(公告)号:CN104320157A

    公开(公告)日:2015-01-28

    申请号:CN201410597083.7

    申请日:2014-10-30

    Abstract: 本发明是一种电力线工频通信上行信号检测方法,其特点是:包括在双向工频通信上行信号检测时,首先通过加权求和法使调制信号的背景工频信号相互抵消并且增强调制信号,再对增强后的调制信号进行求导,利用集合经验模分解对调制信号进行经验模分解;通过相关运算找到n阶本征模函数中150HZ~500HZ所在的阶数,对所在阶数的本征模函数找到对应阶数的阈值并进行阈值去噪,对去噪处理后的信号利用希尔伯特变换计算信号的希尔伯特边际谱,从而检测调制信号所在时域;能有效的去除大部分噪声及谐波干扰,准确检测调制信号所在时域。具有科学合理,容易实现,检测精度高等优点。

    电力光纤通信光功率预测的方法

    公开(公告)号:CN104331635A

    公开(公告)日:2015-02-04

    申请号:CN201410680005.3

    申请日:2014-11-24

    Abstract: 电力光纤通信光功率预测的方法,涉及光纤通信状态预测技术领域,解决现有方法无法实现对线路状态趋势进行分析与预测,进而无法规避即将发生的故障等问题,提出一种改进的粒子群优化算法对预测模型中的参数进行优化,实现一种基于混合预测的电力光纤通信光功率预测方法,准确预测出线路未来状态趋势,预知线路未来可能发生的故障,提前制定维护策略,避免故障的发生,满足光纤通信不间断传输的要求。本发明采用改进的粒子群优化算法对SVM模型参数进行优化,使得模型不仅有较快的运算收敛速度,并具有良好的预测精度和稳定性。同时采用混合预测模型,能够有效地综合各单一预测模型各自的优势,弥补彼此的不足,有利于提高整体预测模型性能。

    一种OTDR曲线数据分析方法

    公开(公告)号:CN108229553B

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN201711475856.4

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 一种OTDR曲线数据分析方法,涉及电力通信领域,解决现有通过OTDR获得的数据无法精确地反应光纤中各个特殊点的相关位置问题,对去噪后的数据进行相关处理,得到光纤信号中的各个细节;对光纤信号中的特征进行提取;对多个OTDR数据进行特征提取,将得到的特征向量作为改进的SVM算法的训练样本,将样本输入SVM分类器进行训练,得到可用于识别OTDR数据特征的模型,OTDR数据特征可以反映光纤特征;最终实现对光纤特殊位置的分类功能:将模型运用于对光纤的熔接点、断裂点、起始端、末端以及弯折过大点进行分类。本发明通过测度学习的方法,改进高斯径向机核函数,以此提高算法收敛速度,提升预测精度,提升了光纤监测的可靠性。

    一种OTDR曲线数据分析方法

    公开(公告)号:CN108229553A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201711475856.4

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 一种OTDR曲线数据分析方法,涉及电力通信领域,解决现有通过OTDR获得的数据无法精确地反应光纤中各个特殊点的相关位置问题,对去噪后的数据进行相关处理,得到光纤信号中的各个细节;对光纤信号中的特征进行提取;对多个OTDR数据进行特征提取,将得到的特征向量作为改进的SVM算法的训练样本,将样本输入SVM分类器进行训练,得到可用于识别OTDR数据特征的模型,OTDR数据特征可以反映光纤特征;最终实现对光纤特殊位置的分类功能:将模型运用于对光纤的熔接点、断裂点、起始端、末端以及弯折过大点进行分类。本发明通过测度学习的方法,改进高斯径向机核函数,以此提高算法收敛速度,提升预测精度,提升了光纤监测的可靠性。

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