基于通用可调(p,q)阶Rife-Vincent自乘-卷积窗的改进四谱线插值高精度谐波分析算法

加窗快速傅里叶变换(WIFFT)是一类重要的谐波参数估计方法。然而,快速傅里叶变换固有的栅栏效应以及非同步采样产生的频谱泄漏对谐波参数的估计精度有较大影响。为此,利用具有最大旁瓣衰减特性的I类Rife-Vincent窗作为父窗,提出一种新型的通用可调(p,q)阶Rife-Vincent自乘-卷积窗(RVSMC p-q),其特点在于通过改变乘积阶数和卷积阶数可以灵活地改变窗函数的主瓣宽度、旁瓣峰值和衰减速度。在此基础上,提出一种基于RVSMC p-q窗的四谱线插值高精度谐波参数估计方法,利用最小二乘拟合原理给出谐波信号的幅值、频率及相位参数的低复杂度多项式估计公式。在复杂谐波、间谐波及基波频率波动的情况下对基于RVSMC p-q窗的四谱线插值谐波参数估计方法的效果进行仿真。研究结果表明:在较低的乘积和卷积阶数条件下,新算法可以获得比经典的基于自乘积窗或自卷积窗的WIFFT算法更为优越的参数估计精度,且算法复杂度较低。

基于Rife-Vincent自卷积窗插值校正的发电机准同期参量测量方法

对准同期参量进行精确快速测量是发电机准同期并列成功的关键。非同步采样时,基于谐波分析理论的准同期参量测量结果会产生较大误差,为此提出了基于Rife-Vincent自卷积窗插值校正的发电机准同期参量测量方法。分析了Rife-Vincent自卷积窗主瓣特性以及自卷积阶数对旁瓣性能的影响,同时给出了基于Rife-Vincent自卷积窗的插值频谱校正方法。通过仿真计算,得到了基波频率波动、谐波影响、噪声影响等不同情况下发电机准同期参量测量结果;同时对电压非稳态情况进行了仿真,分析了误差产生原因。仿真结果表明所提方法性能优越,能有效抑制频谱泄露效应。

基于Rife-Vincent自卷积窗三谱线插值FFT电力谐波分析

加窗和插值算法可以有效抑制快速傅里叶变换(FFT)在非同步采样和非整周期截断时产生的频谱泄露和栅栏效应,提高谐波检测精度。在比较不同Rife-Vincent窗、经典窗的频谱特性的基础上,选择五项Rife-Vincent窗做母窗,构建了五项Rife-Vincent自卷积窗的时域、频域函数,并分析五项Rife-Vincent自卷积窗的主瓣特性以及自卷积阶数对旁瓣性能的影响。建立了基于五项Rife-Vincent自卷积窗三谱线插值频谱校正算法。采用多项式拟合的方式推导了简单实用的三谱线插值修正公式。通过仿真,验证了非同步采样时,与其他加窗插值相比,该算法具有更高的计算精度。

基于Rife-Vincent自卷积窗和三谱线插值修正的次同步振荡模态参数检测

准确检测次同步振荡模态参数对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。快速傅里叶变换已广泛应用于次同步振荡在线监测,为提高计算精度、减少频谱泄露和栅栏效应对FFT分析结果的影响,采用Rife-Vincent窗进行自卷积运算构造Rife-Vincent自卷积窗,分析Rife-Vincent自卷积窗的主瓣特性和旁瓣特性;利用频点附近的三根谱线进行频谱校正,通过多项式拟合,推导出基于Rife-Vincent自卷积窗的三谱线插值修正算法。仿真结果表明:与经典窗函数相比,该方法能更好抑制频谱泄露的影响,具有更高的计算精度。

基于Rife-Vincent自乘-卷积窗三谱线插值的电力谐波参数估计

利用经典的快速傅里叶变换方法对电力谐波参数进行估计时,其固有的栅栏效应,以及非整周期截断和非同步采样所造成的频谱泄漏会使估计结果产生误差.为提高谐波参数估计精度,结合自乘积窗和自卷积窗的优势,设计了一种基于Rife⁃Vincent窗的自乘-卷积窗,该窗具有很好的旁瓣衰减特性,能有效抑制频谱泄漏;在此基础上,基于三谱线插值及最小二乘拟合方法给出了谐波幅度、频率及相位的估计公式.在含弱幅值的复杂谐波、间谐波及基波频率波动的情况下进行仿真试验,结果表明,所提算法与经典的加窗算法相比具有更高的检测精度.

基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值FFT算法的电力系统谐波检测

采用快速傅里叶变换(FFT)对电力系统进行谐波分析时,由于非同步采样和数据截断,将会产生栅栏效应和频谱泄漏现象,无法得到准确的谐波参数。为提高非同步采样的谐波检测精度,提出基于三次样条函数的加Rifevincent自卷积窗插值FFT算法。Rife-vincent自卷积窗旁瓣峰值低,旁瓣衰减速度快,能够有效抑制频谱泄漏,采用三次样条函数逼近幅值比函数,可有效抑制栅栏效应,避免解高次方程,实时性好,计算精度高。通过MATLAB仿真分析,验证了基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值FFT算法能够有效抑制频谱泄露和栅栏效应,提高谐波检测精度。

改进Rife-Vincent(Ⅰ)窗的FFT介质损耗角测量

非同步采样信号后,利用快速傅里叶变换(FFT)对信号处理时会出现频谱泄漏,导致FFT介质损耗角测量精度不高.为了提高介质损耗角测量精度,通过Rife-Vincent(Ⅰ)窗的自乘运算构造出一种新的余弦窗,并设计了基于改进Rife-Vincent(Ⅰ)窗的FFT介质损耗角测量方法.新窗函数比传统窗函数具有更好的旁瓣特性,可以提升频谱泄漏的抑制效果.仿真实验结果表明,加Rife-Vincent(Ⅰ)自乘窗方法比加Hanning窗、加Blackman窗方法的介质损耗角测量精度更高.

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.

基于Hanning自乘-卷积窗FFT三峰插值修正的电能计量新算法

综合自乘窗和自卷积窗的优势,设计出一种Hanning自乘-卷积窗函数,其具有较优的主瓣和旁瓣性能。基于Hanning自乘-卷积窗FFT三峰插值修正公式、FFT的频移性以及Hanning自乘-卷积窗函数的频谱,拟合推导出信号基波和谐波的通用幅值、相位和频率插值修正公式,并给出了基于该窗函数的一种电能计量新算法。计算精度对比仿真实验以及基波频率波动仿真实验结果表明,基于Hanning自乘-卷积窗函数FFT三峰谱线插值修正的电能计量新算法,具有较高的计算精度和更优的计算稳定性。

基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取

磨矿过程中的球磨机运行实时工况复杂,球磨机内部负荷状态难以准确获取。提出以原始筒体振动信号与本征模态函数的能量差作为自适应变分模态分解(VMD)层数的评价参数,构建新型自相关函数,引入Rife-Vincent自卷积窗结合能量重心法对本征模态函数进行处理,据此提出一种基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取方法,并开发基于LabVIEW的球磨机负荷识别系统。该方法能自适应地确定本征模态函数分解层数,提高算法的抗模态混叠、虚假分量能力,从而提高球磨机负荷检测的准确性。实测结果表明,所提方法可有效提取磨矿过程中球磨机内部负荷特征,实现球磨机负荷状态的准确识别,为磨矿优化控制和效率提高提供准确、可靠的依据。

基于Blackman自乘-卷积窗的FFT谐波检测算法

电网中存在的大量谐波严重影响着电力系统的安全稳定运行,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法被广泛应用于电网谐波的检测,由于存在频谱泄漏和栅栏效应导致谐波参数检测的误差较大,通过加窗函数和插值算法可以提高FFT算法的精度。对窗函数进行自乘和卷积运算可以改善旁瓣性能,以Blackman窗作为母窗,进行自乘和卷积运算,提出了Blackman自乘-卷积窗,该窗函数具有较优的主瓣和旁瓣性能。结合三谱线插值算法,推导出频率、幅值、相位的插值修正公式。采用Blackman自乘-卷积窗和其他余弦窗对含弱幅值信号的复杂信号进行对比仿真,验证了Blackman自乘-卷积窗三谱线插值算法在检测弱幅值信号时依然具有很高的精度,对含白噪声的信号进行仿真,验证了该算法对谐波信号参数检测的相对误差较小,抗干扰能力强。