基于矩形双窗的滑动DTFT高精度相位差测量算法

针对机械振动中频率很低或接近奈奎斯特频率的信号,采用传统的相位差测量方法存在较大误差,为更好地抑制频谱泄露的影响,提高相位差测量精度,在传统DTFT算法的基础上,采用矩形双窗、计及负频率影响以及滑动递推,提出一种基于矩形双窗的滑动DTFT高精度相位差测量算法,并阐述该算法原理及其实现步骤。研究结果表明:该算法计算量较小,实现简单,应用于相位差测量,有效地减小了频谱泄露引起的测量误差,能够获得比传统加窗DTFT算法更高的相位差计算精度。仿真和实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。     

DFT频谱分析中时域加窗的研究

阐述了DFT频谱分析过程中时域加窗的原因及过程,深入分析了不同的窗型和窗长对频谱泄露的大小和频率分辨率高低的影响,给出了相应的MATLAB仿真结果,提出了DFT谱分析中窗型和窗长选择的一般原则以提高DFT频谱分析的质量.     

基于Kaiser窗的相位差校正及tanδ测量应用

基本窗函数和广义余弦窗函数对信号加权可减轻非同步采样和非整周期截断对介质损耗因数tanδ测量的影响,但其效果受到窗函数固定旁瓣性能的制约.本文通过分析Kaiser窗函数的主瓣与旁瓣衰减比重可自由选择的特性,提出了基于Kaiser窗的相位差校正的tanδ测量方法,推导了tanδ的计算式,并介绍了基于该算法的测量系统的硬件实现方案.仿真和试验结果表明,Kaiser窗函数抑制频谱泄漏效果好,基于Kaiser窗的相位差校正方法克服了谐波干扰、基波频率波动及白噪声对tanδ测量的影响,且设计实现灵活,测量结果精确、稳定,可用于tanδ的离线测量与在线监测.     

改变窗长相位差校正法的改进与抗噪性能分析

提出了一种改进的改变窗长相位差校正法来估计谐波信号的频率,与原方法相比,改进后的方法只需做一次快速傅立叶变换(FFT)和一次单点离散傅立叶变换(DFT),提高了运算速度.分析了改进方法的抗噪声性能,推导出了在高斯白噪声背景下频率估计误差的方差公式,并通过仿真计算验证了推导公式的正确性.仿真结果表明改进后的方法具有更强的抗噪能力.     

基于准同步窗的相位差法实现电网频率的高精度测量

阐述了一种利用离散傅里叶变换,基于准同步窗相位差法实现电网频率测量的方法,并给出了算法的推演过程。实验结果表明了该方法在宽范围内仍具有很高的测量精度。该方法采样无需与信号周期完全同步,采用纯软件算法实现,降低硬件复杂度和成本,具有重要的实际工程意义。     

基于DFT频域校正的介质损耗角测量算法

离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)求解容型设备介质损耗角存在较大误差,对引起误差原因的频谱泄漏进行了详细分析和阐述,指出电网频率波动是造成测量介质损耗角不准确的主要因素,其带来的非整周期采样造成信号能量发散,各频率处信号能量相关性不为0.通过加余弦窗函数平滑信号陡度,对DFT相位频谱校正给出了2种不同的方法:加窗插值算法和离散频谱相位差校正法,并通过校正频率偏移量,在频谱峰值最大值处获得信号相位.通过Matlab仿真分析表明,2种算法实现方便,精度高,具有一定的实用性.     

结合信号谐波特性的均值参数测量窗设计

为了有效抑制准周期信号均值类参数测量时由信号频率的起伏变化和对信号的非同步采样引入的误差,对加窗函数采用组合余弦表示并结合周期信号频谱的谐波特性,提出了一种用于准周期信号均值类参数高精度测量的加窗函数设计方法。首先,基于测量误差在采样同步时为零,并对采样不同步不敏感,分别导出了组合余弦窗的有效条件及其优化设计的平坦性准则;进而以平坦性准则为约束建立了组合余弦窗的系数方程组;最后通过求解方程组确定组合余弦窗的系数,实现了组合余弦窗的优化设计。采用优化组合余弦窗对信号加窗,能够最大限度地抑制各谐波之间的泄漏干扰,显著降低了均值类参数的测量误差。基于组合余弦窗的平坦性准则对广为应用的矩形卷积窗的最优性进行了分析,揭示出在各信号谐波频点处矩形卷积窗的频谱满足相同的平坦性。对典型信号有效值的测量进行数值模拟表明：信号频率在±10%之内起伏变化时,与同宽的矩形卷积窗相比,采用窗宽为2个和3个信号周期的优化组合余弦窗后测量精度分别提高了11倍和27.5倍以上。     

基于滑动窗的CVA故障诊断算法

由于过程数据通常具有时变性,规范变量分析(CVA)在动态过程系统的故障诊断中不能得到较好的故障诊断准确率,因此提出一种基于滑动窗的规范变量分析(MWCVA)算法.该算法首先建立初始的CVA模型和计算监控统计量,通过滑动窗更新过程变量数据,计算更新建模所需数据,不断实时地更新出新样本的CVA模型和监控统计量.通过对Tennessee-Eastman过程的仿真,对比CVA、MWPCA和MWCVA的故障诊断效果,验证所提出算法的有效性.     

基于DFT频域校正的介质损耗角测量算法

离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)求解容型设备介质损耗角存在较大误差,对引起误差原因的频谱泄漏进行了详细分析和阐述,指出电网频率波动是造成测量介质损耗角不准确的主要因素,其带来的非整周期采样造成信号能量发散,各频率处信号能量相关性不为0。通过加余弦窗函数平滑信号陡度,对DFT相位频谱校正给出了2种不同的方法：加窗插值算法和离散频谱相位差校正法,并通过校正频率偏移量,在频谱峰值最大值处获得信号相位。通过Matlab仿真分析表明,2种算法实现方便,精度高,具有一定的实用性。     

一种改进的余弦窗及其DSP实现

提出了一种减少频谱泄漏,而又易于实现的改进的余弦窗,其核心思想是对一般的余弦窗函数施加一个指数m,根据对频率分辨率和幅值精度、旁瓣抑制的侧重不同,改变m的值,得到不同性能的改进余弦窗.在DSP中软件实现时,针对不同的m值,进行不同次数的循环来实现.仿真结果表明,这是一种效果比较好的加窗方法.     

基于改进离散傅里叶变换的实时频率和幅值测量算法

精确快速估计频率和幅值对智能电网的监测和运行至关重要;而频谱泄露会严重影响频率和幅值的测量精度。为此提出了一种基于改进离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)的实时频率和幅值测量算法。首先对考虑频率偏移的DFT算法进行了理论推导。然后为了减弱频谱泄露的影响,对DFT变换结果进行再次计算,给出了频率和幅值计算表达式;为了进一步提高精度,对频率值进行了二次估算。仿真结果表明,该算法能够有效减弱频谱泄露对频率和幅值测量的影响,在不同信号模型下均能得到满足要求的频率和幅值。     

基于虚拟仪器的相位差测量研究

针对相位差检测的过零法和相关分析法,阐述了算法的检测原理,讨论了影响相位差检测精度和快速性的因素.提出了改善精度的技术措施和原则.其中过零点判定为关键技术,当用于信号幅值较大场合时应尽量提高信号采样频率.基于数据采集硬件设备和虚拟仪器软件平台,通过对信号的滤波和去噪处理,实现了相位差的高精度快速测量.相位差检测实验结果表明,提出的方法能快速准确地实现相位差的检测.     

基于LabVIEW的三种相位差测量法的对比分析

在介绍测量相位差的三种算法即过零点法、相关法和频谱分析法的原理的基础上运用LabVIEW虚拟仪器分别实现了这三种算法,并分析了这三种算法产生误差的原因,提高相位差测量精度的方法,通过对三种算法进行比较分析指出了各自适用的场合。     

基于FPGA的工频相位差测量系统的设计

工频相位差测量在电力系统中具有重要意义,为提高精度,文章采用了一种基于FPGA的数字化相位差测量方法并以模块化方式加以实现,同时分析了FPGA数据采集电路的仿真结果。利用8051单片机完成数据运算处理和显示功能。具有一定的应用价值。     

一种基于改进型自适应滑动窗算法的主元分析

针对工业过程时变的特点,基于自适应滑动窗的主元分析算法由于能依据采集数据时时更新模型,因此能有效提高建模精度和诊断准确度。但是该算法的实现基于两个假设:(1)假定用于更新模型的数据是正常稳定过程中采集而得。(2)假定采集数据时序无关。由于算法没有辨识功能,极容易用携带故障信息的数据来更新系统模型,后果可想而知。据此本文提出计算相对变化量用于区分数据正常与否。实践证明大部分工业过程存在时序相关性,而滑动窗算法属于常规静态建模,因此应该考虑动态主元分析。综上,本文提出动态主元分析的关键参数——时滞参数z来计算和改进自适应滑动窗算法。最后经过仿真测试验证了辨识算法的有效性。     

谐波环境下电参量微机测量算法的研究(二)--有效值、峰值、频率、相位差的测量

在谐波环境下，采用传统仪器或常规微机测量算法会使电参量测量出现一定程度的误差，本研究频率、相位差、有效值、峰值等电参量的微机算法，这些算法可以消除谐波对测量的影响，且适应非谐波环境下的电参量微机测量。     

基于滑动窗双边CUSUM算法的风电爬坡事件检测方法

随着新能源并网进程的推进,风电装机规模逐年扩大。受区域内天气变化影响,风机出力的间歇性和波动性特征对电网的威胁亦越发显著。极端天气所引发的风电出力异常爬坡事件,易导致电网功率失衡,对电力系统机组调度、源荷平衡造成了极大压力。合理的风电爬坡事件检测以及精准的风电功率预测能为风电场运维及电力系统调度提供先验指导,有力缓解风电不确定性带来的危害。首先讨论了目前主流风电爬坡事件定义的盲点,分类并分析了3种风电爬坡场景的功率变化特性,据此提出基于滑动窗双边累计和(cumulative sum, CUSUM)算法的风电爬坡事件检测方法,提取时序耦合信息,捕捉短时间窗口内风电功率数据的异常波动,提高风电爬坡事件检测精度。其次,采用贝叶斯优化的长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络,最优化模型超参数,提高模型对于爬坡事件发生时风机出力的预测性能。进一步应用所提风电爬坡事件检测方法,对模型预测区间内的风电爬坡事件进行检测实验,验证了所提方法的有效性。     

基于相位差分的Kay法SNR阈值分析及改进

基于相位差分的Kay法在单个复正弦信号频率估计方面有良好的统计性能,但在实际应用中存在明显的SNR阈值。本文分析讨论了Kay法的SNR阈值及形成的原因,提出了几种有效降低SNR阈值的方法,包括：滤波器法、频率粗估计法、滤波器组法等。这些方法的优点在于降低SNR阈值的同时增加的计算量不大。计算机仿真验证了方法的有效性。     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型。并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题。     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型.并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程.通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题.