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不确定度理论在电能计量和局放信号处理中的应用研究

王凯红  
【摘要】:测量是人类认识世界和改造世界的重要手段之一,测量结果的质量将直接影响到国家和企业的经济效益。测量不确定度是评定测量结果质量高低的一个重要指标。本文对电能计量的基本量具电能表进行基本误差测量不确定度评定。分别采用最常用的GUM法、基于MATLAB的MCM法、贝叶斯评定法进行评定,得出基于MATLAB的MCM法较GUM法评定速度更快、适用范围更广,而贝叶斯评定较GUM法测量不确定度更小,评定更为合理。针对动态性较强的测量系统,本文基于动态测量理论对测量数据进行处理,同时为了说明处理后的数据有更大的使用价值,对数据进行测量不确定度评定。不确定度越小,测量结果的质量越高,使用价值越大。对直接测量数据和经动态测量理论处理得到的数据先后进行A类评定和贝叶斯评定,通过比较发现,贝叶斯评定优于A类评定;同直接测量数据相比,经动态测量理论处理后的数据,无论A类评定还是贝叶斯评定,不确定度小、可靠性高,从而说明处理后的数据更接近真值,同时也说明了动态测量理论在数据处理方面的可行性和正确性。作为数据处理的一个典型应用,本文将动态测量理论应用到局部放电信号的处理中,提出了基于动态测量不确定度的局部放电信号提取方法。采用多项式拟合法将含噪局放信号中的确定性成分分离出来,利用自回归(AR)模型估计出分离后剩余残差的随机性成分,将确定性成分和随机性成分进行合成得到含噪信号的真值估计值和动态测量不确定度。以动态测量不确定度为依据,根据3σ法则选取阈值,将质量差的数据先行剔除,进一步改善滤波效果。由于处理后的信号会产生间断点,采用小波变换平滑滤波,提高提取精度。通过MATLAB仿真分析和实测含噪局放信号的提取,验证方法的有效性和可行性。最后从实用化角度出发,结合各种测量模型,将各种不同的测量不确定度评定方法用MATLAB GUI界面设计的形式来实现,以提高测量不确定度的计算速度和精度,为工程应用带来便利。


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