基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的高精度检测,而加窗和插值算法可以提高谐波检测的准确度。文章在分析Nuttall自卷积窗频谱特性的基础上,提出了基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT算法。该算法通过对加窗信号离散频点处幅值的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高谐波幅值、相位和频率检测的精度;采用多项式拟合的方式得到基于Nuttall自卷积窗四谱线插值修正公式。仿真数据表明,该算法具有较高的谐波检测精度,Nuttall自卷积窗有效地抑制了频谱泄露。     

基于MSLDSMC窗的谐波与间谐波参数估计算法

快速傅里叶变换(FFT)方法在谐波检测过程中会出现频谱泄漏和栅栏效应，导致谐波与间谐波参数的检测精度不高.为了提高估计精度，利用最大旁瓣衰减窗(MSLD)进行乘积和卷积运算，构建出旁瓣性能优越的MSLD自乘-卷积窗(MSLDSMC),并在此基础上设计了一种三谱线插值的高精度谐波与间谐波参数估计算法.在不同复杂场景下进行仿真实验，实验结果验证了基于MSLDSMC窗三谱线插值的谐波与间谐波参数估计算法检测的准确性.     

一种衰减信号加窗频域插值算法

为了提高多频衰减正弦信号参数估计的精度,提出了一种加窗频域插值算法.先利用信号加窗技术对时域信号施加Hanning窗,然后利用频域插值方法计算出频率和衰减因子等参数值.结合Hanning窗和频域插值的方法,不仅可减小远程泄漏的影响,而且也消除了短程泄漏的影响,从而提高了对多频衰减正弦信号参数估计的精度.通过对算法的参数变化、噪声干扰和谱线分辨率的敏感性分析表明,即使在较强的噪声干扰和频谱泄漏下,算法依然具有较高的估计精度和稳定性,且计算效率高,内存占用低,因此较适合于对计算资源要求苛刻的信号特征提取场合,为机械冲击故障特征的提取提供了一种可选方法.     

基于加窗插值FFT和原子分解的间谐波检测算法

间谐波除了具有谐波危害外,还具有其自身特性带来的电压闪变、继电器误动作等多种危害,因此准确检测间谐波对电网安全运行具有重要意义.在分析加窗插值FFT和原子分解算法优缺点的基础上,提出两种算法相结合的间谐波检测算法.算法首先对加Hanning窗信号进行FFT分析,求得峰值谱线及其两侧谱线值.然后根据幅值判断法判断是否存在谱线干涉.若存在谱线干涉,则使用原子分解算法估计信号参数;若不存在谱线干涉,则使用加窗插值FFT算法对信号参数进行检测.仿真结果表明,算法在检测谐波、间谐波时,频率分辨率高于加窗插值FFT算法,计算量小于原子分解算法.     

基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波与间谐波检测算法

电网谐波检测中,传统FFT算法存在的频谱泄露现象影响了检测的精度.为解决这一问题,分析和比较了全相位FFT算法与FFT算法之间的区别,将一种三谱线校正方法推广到精度更高的全相位FFT算法,并由此提出一种全相位FFT三谱线校正算法.该算法利用频谱峰值频点周围三根谱线信息构造频率偏移量修正公式,进而获得全相位FFT幅值和频率校正值,并利用全相位FFT的相位不变性直接获得信号相位.通过与FFT三谱线插值算法、全相位FFT双谱线校正算法和全相位FFT双谱线插值算法对比,结果表明该全相位算法具有更好的谐波和间谐波检测精度,并且抗白噪声能力更强.     

基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波参数估计

针对快速傅里叶变换（FFT）处理信号时出现的频谱泄漏和栅栏效应问题,利用真实频点附近幅值最大的谱线及其两侧的谱线,给出了基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波分析方法,并结合最小二乘及多项式拟合方法,推导出谐波参数的修正公式.仿真实验结果表明,相较于传统FFT方法,基于经典余弦窗三谱线插值FFT法能够更好地抑制频谱泄漏和栅栏效应的影响,谐波参数检测精度也进一步提升.     

基于全相位谱线插值的电力谐波检测方法研究

传统基于FFT的谐波检测方法在非同步采样或非整周期截断情况下会产生严重的频谱泄漏,为抑制频谱泄漏对谐波检测精度的影响,提出基于全相位谱线插值的电力谐波检测新方法.该方法使用全相位谱实际频点附近的三根离散谱线获得频率和幅值校正量,并利用离散全相位谱峰值谱线相位即为对应的实际频率相位的特点,无需另加校正即可实现较高的相位精度.利用全相位谱旁谱线相对于主谱线按平方衰减的特性,并结合旁瓣衰减速度快的Nuttall四项五阶余弦窗,可有效抑制基于FFT谱线插值算法相邻谐波成分的相互干扰,提高谐波检测精度.通过与三谱线插值法和全相位时移相位差法的仿真对比实验,结果表明文中提出的算法具有更好的谐波检测精度.     

基于频移补偿的全相位时移相位差频率估计

针对精确估计信号频率问题,对经典全相位时移相位差估计器做了估计性能改进.通过深入剖析研究卷积窗类型和频率偏离值对全相位FFT峰值谱幅度的影响,进而提出两项改进措施:在全相位数据处理环节引入无窗卷积窗,在原有估计器的输出引入入频移补偿.使得不管频率怎样偏离,峰值谱总能接近理想幅值,从而既提高了估计器抵御噪声的能力,又显著提高了估计器的精度.实验结果表明,该方法的改进估计器,其精度高于原有的全相位时移相位差法和改进的Candan估计器,且对于任意频偏情况,其频率估计方差均紧靠克拉美罗限,具有较广泛的应用前景.     

基于谱序列变换的高精度谐波参数估计算法

基于高精度谐波分析是电力系统谐波污染治理的前提,由于频谱泄漏的影响,经典的谐波分析算法存在参数估计精度不高、计算复杂度较大等问题,为此,在分析信号谱线衰减特征的基础上,提出一种基于谱序列变换的高精度谐波参数分析算法。该算法通过对信号进行FFT运算得到谱序列并对其实施特定的加权变换,加速非真实频率处谱线的衰减速度,从而达到有效抑制频谱泄漏的目的,在此基础上推导谐波幅值和相位的计算公式。研究结果表明,与经典的加窗插值算法和FFT改进算法相比,所提出的算法所得谐波参数估计精度显著提高,且其在基波频率变化及间谐波条件下均表现出优良的估计性能;此外,与经典的加窗插值算法相比,新算法只需对谱序列进行简单处理,具有计算复杂度低的优点。     

一种加8项余弦窗FFT的谐波检测方法

加窗插值FFT谐波检测算法能够很好地克服传统检测方法存在的缺点,提高电网谐波的检测精度.8项余弦窗函数的谐波检测算法能够有效地抑制频谱泄露.采用四谱线插值修正的原理,推导了基于8项窗函数的四谱线插值修正公式,并利用MATLAB软件对该算法进行仿真.通过与加其他窗函数的插值算法的对比,仿真结果表明,8项余弦窗插值算法容易实现,计算量小且能够很好地提高信号参数的检测精度,适合电网谐波检测.     

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。 针对样点缺失条件下线性时 频分析方法失效的问题, 提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP) 和卡尔曼滤波 (Kalmanfilter,KF) 的跳频信号参数实时估计方法。 该方法对信号加滑动窗, 将窗内样点随机缺失建模为 一个信号稀疏表示问题, 傅里叶正交基作为过完备字典, 利用 OMP 直接估计窗内信号频率而不需要恢复信 号。 KF 针对估计得到的信号频率进行平滑, 当频率跳变时, KF 的频率预测值将严重偏离历史值和频率估 计值, 偏离程度作为跳变时刻估计的依据。 仿真结果和对比实验表明, 在样点没有缺失时, 该方法具有更优 的跳频信号参数估计性能, 在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时, 即使在样点缺失的条件下, 依然可以 获得有效的跳频信号参数估计结果。     

正弦信号频率估计算法研究

为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.     

几种FFT加窗三次样条插值的间谐波检测方法的比较

在非整周期采样的情况下,快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)存在较大的误差。文章通过在Matlab中对构造的信号模型进行仿真,比较了几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度,并以Blackman-Harris窗三次样条插值FFT算法为例,对其进行了公式推导,得到了该算法信号频率、幅值和相位的计算公式。仿真结果表明,文中的几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度较高,频率平均误差可达到0.02%以内,幅值平均误差可达到0.3%以内,有效地减小了非整周期采样对FFT的影响。     

采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。     

Kaiser窗三谱线插值电力谐波分析

在非同步采样以及非整数周期截断情况下,快速傅里叶变换会产生频谱泄露和栅栏效应,使计算结果存在较大误差,无法得到准确参数。常用窗函数固定的旁瓣性能制约了已有加窗插值算法的误差修正效果。而凯赛(Kaiser)窗的主旁瓣高度之间的比重可依据需要自由选择,其主旁瓣能量的比例也近乎最大。文中提出基于Kaiser窗的三谱线插值FFT的电力谐波分析方法,推导了基波以及各次谐波的幅值、频率和初相位的插值修正公式。仿真结果表明,所提算法设计灵活且易于实现,在基波频率波动以及白噪声干扰下都有较高的谐波参数估计准确度,验证算法能够有效消除泄露和栅栏效应的影响,提高了谐波分析的准确性。     

FT谱上频率的位置对加窗泄漏影响的研究

通过固定观察点而让主频率移动的方法，研究了单一频率成分的波形在加矩形窗函数时FFT(Fast Fourier Transformation)谱泄漏的机理和主频率在FFT谱上的不同位置对泄漏产生影响的一般规律，导出了计算幅值、频率和相位精确值的公式。算例结果表明，该计算公式正确。     

FFT谱上频率的位置对加窗泄漏影响的研究

通过固定观察点而让主频率移动的方法，研究了单一频率成分的波形在加矩形窗函数时FFT（Fast Fourier Transformation)谱泄漏的机理和主频率在FFT谱上的不同位置对泄漏产生影响的一般规律，导出了计算幅值、频率和相位精确值的公式，算例结果表明，该计算公式正确。     

基于多项加窗插值FFT的谐波相量算法分析

大量电力电子设备应用于电力系统中时,会产生大量的谐波,谐波对电力系统的稳定有很大的危害.在对电网中的谐波进行分析时,采样与基波信号的频率同步和整周期截断是很难得到实现的,因此在采用快速傅里叶变换算法(FFT)时必然会造成频谱泄露和栅栏效应.研究表明,对FFT算法进行加窗可以减小频谱泄露和栅栏效应.根据分布式电能质量在线监测系统的需要,对比分析了加六项余弦窗、加八项余弦窗与加十项余弦窗的双谱线插值FFT算法,并推导算法和Matlab仿真,验证了加十项余弦窗的插值FFT算法具有更高的计算精度.     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

基于神经网络的轧辊偏心信号辨识方法

针对轧辊偏心信号具有周期性的特点,以及快速傅里叶变换(FFT)算法无法建立精确数学模型的缺陷,提出一种基于FFT算法的神经网络轧辊偏心信号辨识方法。该方法采用FFT算法估计轧辊偏心信号的频率,用神经网络计算得出信号的幅值和相角。仿真实验证明:利用神经网络辨识方法得到的模型幅值和相角,与FFT算法相比更接近真实值,从而证明了该方法的合理性和有效性。