Music ve Esprit Algoritmaları Kullanılarak Kaotik Salınımlar Yapan Enerji Sistemi İşaretlerinin Frekans Kestirimi


UZUNOĞLU C. P., UĞUR M.

SIU 2012, Muğla, Türkiye, 1 - 04 Nisan 2012, ss.1-4

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Muğla
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-4
  • İstanbul Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Kaotik ferrorezonans, enerji sistemlerinde aşırı yüksek akım ve gerilim değerinde kaotik salınımlara neden olabilen bozucu etkilerden birisidir. Sitemi koruyabilmek ve düzgün çalışabilmesini sağlayabilmek için frekans kestirimi hızlı ve doğru bir şekilde yapılmalıdır. Bu çalışmada öncelikle ferrorezonans durumundaki kaotik salınımları modelleyebilmek amacıyla zorlanmış Duffing osilatörünün dinamik eşitlikleri kullanılmıştır; elde edilen bozulmuş şebeke işaretinin frekans kestirimi ise MUSIC (Çoklu işaret sınıflandırma) ve ESPRIT (Rotasyonel değişmez teknikler ile parametre kestirimi) yöntemleri ile yüksek doğrulukla gerçekleştirilmiştir. Son aşamada ise önerilen yöntemlerin başarım analizi için bilgisayar benzetimleri elde edilerek İGO (İşaret gürültü oranı) değerlerine karşılık gelen kestirim başarımı elde edilmiş ve yöntemlerin kestirim başarımı karşılaştırmaları verilmiştir.

Chaotic ferroresonance is one of the disturbances of a power system, which may cause chaotic oscillations with over voltages and over currents. In order to protect system and keep it stable the frequency estimation should be fulfilled accurately. In this study first chaotic oscillations of ferroresonance are modeled with forced Duffing oscillator’s dynamical equations. MUSIC (Multiple Signal Classification) and ESPRIT (Estimation of Parameters by Rotationally Invariant Technique) methods are proposed for frequency estimation of chaotically distorted power system signals. Frequency is estimated efficiently by using the MUSIC and ESPRIT methods. Finally, computer simulations have been carried out for the performance analysis of the proposed methods and the comparison results of the proposed methods based on the SNR (Signal to noise ratio) values are given.