丁永平,黨麗,劉超,蘇醒

(1.中國兵器工業(yè)新技術(shù)推廣研究所,北京100089; 2.哈爾濱博實(shí)自動化股份有限公司,哈爾濱150001)

一種識別低壓電力線載波通信系統(tǒng)中隨機(jī)脈沖噪聲的新方法

丁永平1,黨麗1,劉超2,蘇醒1

(1.中國兵器工業(yè)新技術(shù)推廣研究所,北京100089; 2.哈爾濱博實(shí)自動化股份有限公司,哈爾濱150001)

目的從電力線載波通信系統(tǒng)中提取隨機(jī)脈沖噪聲并分析其來源。方法建立一個(gè)簡單的檢測隨機(jī)噪聲的測試系統(tǒng)。結(jié)果FSV方法可以成功地識別熱水壺在電力線上造成的隨機(jī)脈沖噪聲,同時(shí)也證明了統(tǒng)計(jì)分析的方法對于識別隨機(jī)脈沖噪聲效果不佳。結(jié)論可以通過對MAFFSV方法結(jié)果設(shè)定閾值來識別低壓電力線載波通信系統(tǒng)中的隨機(jī)脈沖噪聲,進(jìn)而可以確定低壓電力線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變。

隨機(jī)脈沖噪聲;電力線載波通信;FSV方法

低壓電力線網(wǎng)絡(luò)是世界上分布最為廣泛、堅(jiān)固的電信號傳輸網(wǎng)絡(luò)。隨著低壓電力線載波技術(shù)的發(fā)展,低壓電力網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)智能家居,多網(wǎng)融合等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。研究并建立低壓電力線的噪聲模型對提高電力線通信的傳輸效率及傳輸帶寬具有重要意義。研究表明,脈沖噪聲因其頻域?qū)拵匦詫d波信號的影響巨大,需要使用相應(yīng)的編碼和糾錯(cuò)技術(shù)進(jìn)行規(guī)避。低壓電網(wǎng)中的脈沖噪聲可以分為3類[1]:與工頻同步的周期性脈沖噪聲;與工頻異步的周期性脈沖噪聲;隨機(jī)脈沖噪聲。其中,隨機(jī)脈沖噪聲往往是由于電網(wǎng)設(shè)備的啟用或關(guān)閉引起的[2],也就意味著電網(wǎng)拓?fù)浼皞鬏斕匦缘母淖?。?zhǔn)確檢測到這種傳輸特性的改變,并適時(shí)調(diào)整載波通信方式或啟用相關(guān)糾錯(cuò)技術(shù),對提高電力線載波技術(shù)的穩(wěn)定性及安全性具有重要意義。文獻(xiàn)[3]指出,低壓電網(wǎng)中不同的用電設(shè)備在開啟或關(guān)閉時(shí)所發(fā)出的脈沖噪聲是不同的,且保持相對穩(wěn)定。截止2013年,有2種方法分析典型的噪聲源,分別是時(shí)域法[4]和頻域法[5],另外,從電力載波線中提取典型噪聲[6]并區(qū)別于其他噪聲[7]。因此,可以使用隨機(jī)脈沖噪聲來識別不同用電設(shè)備的接入,進(jìn)而推斷出電網(wǎng)拓?fù)涞母淖?為電力線通信系統(tǒng)的自調(diào)整提供重要信息。

1 FSV方法

FSV(Feature Selective Validation)方法由英國學(xué)者A.J.M.Martin于1999年提出[8],目的是建立一種定量、客觀、有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的評價(jià)電磁仿真可信度和有效性的評估體系。目前該方法已經(jīng)成為IEEE Std 1597.1[9]的一部分,正在受到越來越多的關(guān)注,另外FSV方法還可以應(yīng)用于質(zhì)量評估[10—11]和數(shù)據(jù)優(yōu)化[12]。其主要思想如圖1所示,將待評估數(shù)據(jù)和可信數(shù)據(jù)通過濾波分解為2部分:趨勢數(shù)據(jù)(直流和低頻分量)和特性數(shù)據(jù)(高頻分量)。直流和低頻部分的分析給出了兩組數(shù)據(jù)的趨勢差異量(ADM),高頻部分的分析給出了其特性差異量(FDM)。以上的兩個(gè)指標(biāo)合成全局差異量(GDM)來評估數(shù)據(jù)的可信度。

以上指標(biāo)均有與每一數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的單點(diǎn)指標(biāo)ADMi,FDMi,GDMi,單點(diǎn)指標(biāo)的平均值構(gòu)成總指標(biāo)ADMtot,FDMtot,GDMtot。以上評價(jià)指標(biāo)可以給出定量和定性的結(jié)果,其評價(jià)等級對應(yīng)見表1。

圖1 FSV方法的基本思想Fig.1 The principle of FSV method

表1 FSV評估方法的等級劃分Table 1 FSV interpretation scale

2 FSV方法用于隨機(jī)脈沖噪聲識別的方法流程

首先在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上獲取用電設(shè)備的隨機(jī)脈沖噪聲模式波形,隨后使用MAF-FSV方法對電網(wǎng)中檢測到的脈沖噪聲波形進(jìn)行對比識別。通過對GDM-tot值的觀察來識別某種用電設(shè)備的開啟或關(guān)閉,進(jìn)而對低壓電力通信信道進(jìn)行重新估計(jì)或采取相應(yīng)編碼技術(shù)改進(jìn)通信質(zhì)量。

一些統(tǒng)計(jì)方法也可以被用來實(shí)現(xiàn)上述識別過程,例如相關(guān)系數(shù)法,可以用[-1,1]表征兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性的大小。選用FSV方法主要基于以下考慮:首先,FSV方法的結(jié)果可以更加全面地反映數(shù)據(jù)差異,既包含幅值和趨勢差異,又考慮了細(xì)節(jié)差異;其次,FSV方法的結(jié)果在一定程度上反映了人類目測數(shù)據(jù)差異的結(jié)果,是一種仿生算法;此外,FSV方法的結(jié)果形式多樣,既有分指標(biāo)又有總指標(biāo),可以針對不同的數(shù)據(jù)特性差異進(jìn)行信號識別。

識別方法流程如圖2所示。首先是將電網(wǎng)中采集到的脈沖噪聲和目標(biāo)用電設(shè)備的隨機(jī)脈沖噪聲模式信號讀入。在進(jìn)行識別前需要對讀入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,主要考慮到二者可能存在采樣率或者度量單位的差異。然后,從待識別數(shù)據(jù)中截取長度與模式數(shù)據(jù)相同的一段數(shù)據(jù),使用MAF-FSV方法進(jìn)行對比,輸出GDMtot值作為識別結(jié)果數(shù)據(jù)。

圖2 使用FSV方法進(jìn)行噪聲識別流程圖Fig.2 Flow chart of noise recognition method using FSV method

3 FSV方法用于隨機(jī)脈沖噪聲識別的試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)FSV方法在隨機(jī)脈沖噪聲識別中的應(yīng)用,在實(shí)驗(yàn)室搭建低壓電力線脈沖噪聲檢測系統(tǒng),如圖3所示。一般在對電力線噪聲進(jìn)行提取時(shí),需要使用頻率范圍為10 kHz～50 MHz的電力線耦合器(一種高通濾波設(shè)備)[2]。鑒于目前課題組實(shí)驗(yàn)條件,設(shè)計(jì)使用線性阻抗穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)(LISN)來實(shí)現(xiàn),選用R&S公司的二線V型網(wǎng)絡(luò)ENV216,其觀測頻率范圍可以達(dá)到9 kHz～30 MHz。脈沖噪聲在經(jīng)過LISN后波形的高頻特性有可能會比改變,但考慮到本節(jié)方法的目的在于識別隨機(jī)脈沖噪聲,而非準(zhǔn)確測量,如果模式信號和待識別信號均是經(jīng)過LISN后獲取,不會對信號識別噪聲嚴(yán)重影響。此外,在實(shí)驗(yàn)過程中LISN還可以起到隔離電網(wǎng)中其他設(shè)備干擾的作用。測量系統(tǒng)如圖4所示。多次測量后獲取的電水壺和電鉆的開啟脈沖噪聲分別如圖5和圖6所示。多次測量后可以證明這兩種噪聲穩(wěn)定性較好。

圖3 測量系統(tǒng)設(shè)置Fig.3 Measurement system setup

圖4 測量系統(tǒng)實(shí)物Fig.4 Measurement system configuration

圖5 熱水壺開啟產(chǎn)生的異步隨機(jī)噪聲波形Fig.5 Typical asynchronous impulsive noise given by kettle

圖6 電鉆開啟產(chǎn)生的異步隨機(jī)脈沖噪聲波形Fig.6 Typical asynchronous impulsive noise given by electrical drill

4 試驗(yàn)結(jié)果及討論

本節(jié)將MAF-FSV技術(shù)應(yīng)用于低壓電力線載波的噪聲識別過程,以電水壺為例進(jìn)行分析。如圖7所示,待辨識數(shù)據(jù)由檢測到的開水壺開關(guān)噪聲以及電力線中的其他脈沖噪聲構(gòu)成。根據(jù)記錄,分別在1,9.7以及16.4 ms加入實(shí)測熱水壺的3組隨機(jī)脈沖噪聲模擬其開啟。

將電水壺開啟噪聲從中識別出來需要首先建立電水壺噪聲的典型波形模式。通過多次測量,建立了如圖5所示模式的波形。

分別使用相關(guān)系數(shù)法和MAF-FSV方法對圖7所示源數(shù)據(jù)中電水壺的開啟進(jìn)行識別。相關(guān)系數(shù)法的識別結(jié)果如圖8所示。從結(jié)果中可以看出,目標(biāo)噪聲加入時(shí)間點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)值突出,但是在非目標(biāo)時(shí)間點(diǎn)依然可以出現(xiàn)較高的數(shù)值。由此,不能通過設(shè)定相應(yīng)的相關(guān)系數(shù)閾值來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)脈沖噪聲的識別。

圖7 夾雜有其他噪聲的電水壺開啟噪聲Fig.7 Impulsive noise mixed with other noises given by kettle

圖8 使用相關(guān)系數(shù)法的識別結(jié)果Fig.8 Recognition result using the correlation coefficient method

采用MAF-FSV方法的識別結(jié)果如圖9所示?？梢园l(fā)現(xiàn),通過將識別閾值設(shè)置于[0.3,0.6]內(nèi),就可以將存在于源數(shù)據(jù)中的3次熱水壺開啟脈沖噪聲識別出來。此外,由于在20 ms附近加入電鉆的開啟脈沖噪聲,GDMtot的結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)較低的值。這主要是由于兩種用電設(shè)備在隨機(jī)脈沖噪聲波形上具有一定的相似性,如圖10所示。即便如此,FSV方法依然可以提供相應(yīng)的識別裕度來加以區(qū)分。

圖9 使用FSV方法的識別結(jié)果Fig.9 Recognition result using the FSV method

圖10 熱水壺與電鉆開啟脈沖噪聲的局部對比Fig.10 Partial comparison of asynchronous impulsive noises given by kettle and electrical drill

5 結(jié)語

可以通過對MAF-FSV方法結(jié)果設(shè)定閾值來識別低壓電力線載波通信系統(tǒng)中的隨機(jī)脈沖噪聲,進(jìn)而可以確定低壓電力線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變,對提高電力線載波通信系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有重要意義。這一技術(shù)的實(shí)時(shí)、在線應(yīng)用面臨的主要問題是計(jì)算速度的問題,如何提高FSV的計(jì)算效率將是未來研究的重點(diǎn)。

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A Novel Method for Recognizing Asynchronous Impulsive Noise in Power Line Communication Systems

DING Yong-ping1,DANG Li1,LIU Chao2,SU Xing1

(1.Advanced Technology Generalization Institute of CNGC,Beijing 100089,China; 2.Harbin Boshi Automation Co.Ltd.,Harbin 150001,China)

Objective To extract the asynchronous impulsive noise from the power communication line and obtain the source of particular kind of noise.Methods A simple measurement system was constructed to detect the asynchronous impulsive noises.Results The Feature Selective Validation(FSV)method was able to successfully recognize the impulsive noise produced in the power line by the connection of a kettle.Meanwhile,the statistical analysis was proved useless in the recognition of asynchronous impulsive noise.Conclusion The asynchronous impulsive noise in the low-voltage power communication line could be recognized by setting threshold values for the results of MAF-FSV method,and the change in the topological structure of the low-voltage power line network could then be determined.

asynchronous impulsive noise;power line communication;FSV method

10.7643/issn.1672-9242.2014.05.020

TM73

:A

1672-9242(2014)05-0103-04

2014-06-27;

2014-07-10

Received:2014-06-27;Revised:2014-07-10

丁永平(1983—),男,黑龍江人,碩士,高級工程師,主要研究方向?yàn)殡姶偶嫒菪苑治?、設(shè)計(jì)及測試等。

Biography:DING Yong-ping(1983—),Male,from Heilongjiang,Master,Senior engineer,Research focus:EMC analysis,design&testing.