Використання методу вейвлет-розкладання для моніторінга амплітудно-маніпульованих сигналів залізничної автоматики
DOI:
https://doi.org/10.15802/ecsrt2018/172533Ключові слова:
електромагнітні завади, залізнична сигналізація, вейвлет перетворення, вейвлет розкладання сигналуАнотація
У системах залізничної сигналізації деякі параметри, необхідні для контролю і управління рухом поїздів, передаються з використанням сигналів амплітудної маніпуляції (АМ). Такі сигнали частіше використовуються в залізничних автоматизованих системах через їх більш просту генерацію контактними пристроями, але разом з тим, такі сигнали мають низький рівень завадостійкості, і завали в них можуть привести до неправильної роботи залізничних сигнальних систем. В роботі досліджено ефективність використання методу розкладання сигналів за допомогою вейвлет-перетворення для виявлення спотворень безперервних АМ сигналів залізничної автоматики.
Імітаційні сигнали генерувалися в вигляді АМ сигналів з частотою 420 Гц і частотою маніпуляції 8 Гц, а також у вигляді п'яти варіантів вихідного сигналу із завадами у вигляді сигналів із спотвореною формою імпульсів, сигналів з викидами, сигнали з провалами, сигналів з інтерференцією 50 Гц і сигналів з гострими імпульсами.
Сегменти сигналів тривалістю десять періодів були розкладені з використанням п'ятирівневого вейвлет-пакетного перетворення.
Для всіх досліджених сигналів спотворення або завади можуть призвести не тільки до змін у розподілі парціальних енергій в вузлах, а й до появи сильних відмінностей у формі коливань коефіцієнтів розкладання.
Зміни коефіцієнтів вейвлет-розкладання в низько частотних вузлах відображаються через трансформаційні зміни форми хвилі через спотворення імпульсу, провалу або спучування сигналу.
Отримані результати підтверджують ефективність використання методу вейвлет-розкладання для виявлення спотворень у безперервних залізничних АМ сигналахПосилання
Микропроцессорная централизация / Вд. В. Сапожников и др. М.: ГОУ, 2008. – 398 с.
Mariscotti, A. Distribution of the traction return current in AC and DC electric railway systems // IEEE Transactions on power delivery, 2003. – Vol. 18. – No. 4. – P.1422-1432.
Gavrilyuk, V. The modelling of electro-magnetic influence of traction electrosupply system on track circuits / V. Gavrilyuk, A. Zavgorodnij // Transport Systems Telematics. IV Intern. Conf., Katowice-Ustron. P. 2004. – P. 18-19.
Cella, R. Measurement of AT electric railway system currents at power-supply frequency and validation of a multiconductor transmission-line model / R. Cella, G. Giangaspero, A. Mariscotti, and oth. // IEEE Transactions on Power Delivery, 2006. – Vol. 21. – No. 3. – P. 1721–1726.
Havryliuk, V. Modelling of the return traction current harmonics distribution in rails for AC electric railway system // 2018 International Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC EUROPE). – IEEE, 2018. – P. 251-254.
Havryliuk, V. I. Norms and methods of rolling stock test on electromagnetic compatibility with signalling and communication systems // Electromagnetic compatibility and safety on rail transport, 2016. – No. 12. – P. 48-57.
Gabor, D. Theory of communication. Part 1: the analysis of information // Journal of the institution of electrical engineers. – Part III: Radio and communication engineering. 1946. – Vol. 93. – No. 26. – P. 429–441.
Grossmann, A. Decomposition of hardy functions into square integrable wavelets of constant shape / A. Grossmann, J. Morlet // SIAM Journal on Mathemati-cal Analysis. – 1984. – Vol. 15. – No. 4. – P. 723-736.
Mallat, S. G. A wavelet tour of signal processing representation. San Diego. Academic Press, Elsevier, 1999.– 629 p.
Mallat, S. G. A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet repre-sentation // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1989. – Vol. 11. – Iss. 7. – P. 674–693.
Hololobova, O. O. Application of Fourier transform and wavelet decomposition for decoding the continuous automatic locomotive signaling code / O. O. Hololobova, V. I. Havryliuk // Наука та прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту, 2017. - № 1 (67) C. 7-17
Havryliuk, V. Fault diagnosis for electromagnetic relay using discrete wavelet transform and wavelet packet entropy // Zeszyty Naukowe Wyzszej szkoly technicznej w Katowicach, 2017. – No. 9. – P. 31-40.
Sinha, P. Classification of Power Quality Events Using Wavelet Analysis and Probabilistic Neural Network / P. Sinha, S. Debath, S. K. Goswami //IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI). – 2016. – V. 5. – No. 1. – P. 1-12.
Latran, M. B. A novel wavelet transform based voltage sag/swell detection algo-rithm / M. B. Latran, A. Teke. // Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2015. – V. 71. – P. 131–139.
Meliopoulos, A. P. S. An alternative method for transient analysis via wavelets / A. P. S. Meliopoulos, C. H. Lee // IEEE Transactions on Power Delivery. – 2000. – V. 15. – No. 1. – P. 114-121.
Chien-Hsing, Lee. A Literature Survey of Wavelets in Power Engineering Applications / Chien-Hsing Lee, Yaw-Juen Wang, Wen-Liang Huang // Proc. Natl. Sci. Counc. ROC(A), 2000. – Vol. 24. – No. 4. – P. 249-258.
Borghetti, A. Continuous-wavelet trans-form for fault location in distribution power networks: Definition of mother wavelets inferred from fault originated transients // IEEE Transactions on Power Systems. – 2008. – Vol. 23. – No. 2. – P. 380-388.
Saini, M. K. Classification of power quality events–a review / M. K. Saini, R. Kapoor // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. – 2012. – Vol. 43. – No. 1. – P. 11-19.
Saribulut, L. Fundamentals and literature review of Fourier transform in power quality issues / L. Saribulut, T. Ahmet, M. Tümay // Journal of Electrical and Electronics Engineering Research. – 2013. – Vol. 5. – No. 1. – P. 9-22.
Goh, H. H. Power quality diagnosis in distribution network using wavelet transform // American Journal of Applied Sciences. – 2014. – Vol. 11. – No. 2. – P. 291-300.
Lopez-Ramirez M. et al. EMD-based feature extraction for power quality disturbance classification using moments // Energies. – 2016. – Vol. 9. – No. 7. – P. 565.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
