基于Rife-Vincent(Ⅰ)窗的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(FFT)的电力谐波分析方法应用最多,但存在频谱泄漏和栅栏现象,影响谐波分析的精确度。为解决这个问题,先分析了常用窗函数和插值算法,后提出了基于5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗六谱线插值的谐波分析方法。通过多项式曲线拟合,推导出幅值、相位和频率的修正公式,并用于仿真验证。仿真结果证明了算法的有效性和准确性:在分析简单信号时,与Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗相比,5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的检测精度更高,幅值和相位相对误差分别小于8.94×10^(-6)%和2.60×10^(-4)%,基波频率相对误差低至-1.44×10^(-8)%;在分析包含间谐波的复杂信号时,所提出的算法相比其他算法计算精度更高。

基于五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的四谱线插值FFT谐波分析方法

目前,在电力谐波分析中快速傅里叶变换(FFT)应用得最为广泛,但是在非同步采样时,应用该变换容易产生频谱泄漏,出现栅栏效应。为减小非同步采样对FFT的影响,对旁瓣峰值电平小且下降速率快的五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗进行了分析,并将它应用于FFT算法中,提出了基于五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的四谱线插值FFT谐波检测算法。经过多项式函数的拟合,得到了简单实用的四谱线插值修正公式,使计算过程更为简单。结果表明,与Hanning窗、Nuttall窗和四项Rife-Vincent(Ⅰ)窗插值FFT相比,相同条件下,五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗具有更高的准确度,其幅值相对误差EAh≤6.524×10-5%,相位相对误差Eφh≤7.751×10^(-3)%。

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。

Vincent临床事件分析法在关节外科护理隐患控制中的应用

目的控制关节外科护理隐患,保证病房护理安全。方法科室建立每周"安全日",通过互动式晨会讨论发现科内近期存在或潜在的护理安全隐患事件,根据事件的性质、类型梳理归类,采用Vincent临床事件分析法对发生的各类护理安全隐患事件进行系统归因,提出改进措施,鼓励人人参与、建立科内多方位、多视角的护理安全质量监督模式,持续质量改进。结果应用Vincent临床事件分析法后(2015年3~8月)发生护理不良事件1起,护理隐患事件43起,低于2014年同期水平;应用后医护满意率显著高于应用前(均P<0.05);科室护理质量综合评分高于2014年同期水平;患者对护理工作满意率逐月升高,每月调查结果均高于95%。结论应用Vincent临床事件分析法对护理隐患事件进行根因分析,可以预防护理不良事件发生、减少护理纠纷,对护理安全管理有重要意义。

基于Rife-Vincent窗频谱校正的介损因数测量

为减轻非同步采样和数据截断产生频谱泄漏和栅栏效应对介质损耗因数tanδ测量的影响,可选用旁瓣峰值电平小、且渐近衰减速率大的窗函数对信号加权处理.本文分析了Rife-Vincent窗的旁瓣特性,提出了基于Rife-Vincent窗频谱校正的tanδ测量方法,运用多项式拟合求出了计算简单、实用的校正公式,推导了介质损耗角及tanδ的计算式,并设计了基于AD73360L+ADSP-BF531+PIC32MX460F512L架构的介质损耗因数测量系统.仿真和实测结果表明,Rife-Vincent窗函数可有效抑制频谱泄漏,基于Rife-Vincent窗的频谱校正方法克服了谐波畸变干扰、电网频率波动、采样时长变化及白噪声对tanδ测量的影响,且设计实现简单,测量结果精确、稳定.介质损耗因数测量系统的应用实践证明了本文方法的正确性.

基于Teager-Kaiser能量算子Rife-Vincent窗频谱校正的电压闪变测量

分析了Teager-Kaiser能量算子的构成和Rife-Vincent窗的旁瓣特性,通过Teager-Kaiser算子快速提取电压闪变包络,将包络参数进行Rife-Vincent窗改进FFT谱分析与校正,简化IEC推荐的闪变测量过程,提出并建立了基于Teager-Kaiser能量算子Rife-Vincent窗频谱校正的电压闪变测量算法。仿真试验结果表明,本文提出的算法能有效克服单一频率调幅波频率变化、多频率成分调幅波、电网基波频率波动、谐波与间谐波以及白噪声对检测结果的影响,与传统电压闪变检测方法相比,设计实现简单、计算量小,测量结果精确、稳定,可用于电压闪变参数的在线监测。

基于Rife-Vincent窗的高准确度电力谐波相量计算方法

非同步采样时,快速傅里叶变换应用于谐波分析容易造成频谱泄露和栅栏效应,影响谐波相量计算的准确度。分析Rife-Vincent窗的旁瓣特性,提出一种基于5项Rife-Vincent(I)窗双谱线插值FFT的谐波相量计算方法。与传统窗函数相比,5项Rife-Vincent(I)窗具有更好的频谱泄漏抑制特性,而双谱线插值算法能够对栅栏效应进行有效修正。仿真实验结果表明,在非同步采样条件下,提出的方法适合于非线性电路谐波相量分析,22次复杂谐波电流信号的频率计算相对误差仅为5.7×10-11%,幅值计算相对误差≤5.3×10-7%,初相位计算相对误差≤3.1×10-6%。

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。

基于三次样条函数的加Rife—Vincent(Ⅲ)窗FFT插值算法

对于插值FFT算法,窗函数类型和宽度是影响计算精度的主要原因。Rife—Vincent(Ⅲ)窗计算精度高,但其频率修正系数公式和复振幅的插值修正函数过于复杂,直接计算运算量大,影响了它的应用。为了减小加Rife—Vincent(Ⅲ)窗插值FFT算法的运算量,采用三次样条插值函数的有效形式计算频率修正系数和复振幅的修正系数,这些公式简单,计算量小。且在分段处连续,分段处的计算值为精确值,仿真计算结果表明,基于三次样条插值函数的加Rife—Vincent(Ⅲ)窗插值FFT算法具有很高的精度。

基于Rife-Vincent窗衰减信号插值离散傅里叶变换

频谱泄漏和栅栏效应是影响衰减信号离散傅里叶变换精度的主要因素。为了提高多频衰减信号离散傅里叶变换频谱参数的校正精度,提出一种加窗两点矢量插值校正算法。对信号加M阶余弦窗并计算加窗后信号的离散傅里叶变换,利用真实频率附近的两根谱线的矢量比建立方程,通过求解方程获得频率偏移量和衰减因子,利用上述获得的两个参数计算出信号的频率、幅值和相位。余弦窗的最大旁瓣衰减特性能有效的降低频谱泄漏的影响,两点矢量频域插值可以消除栅栏效应,两者结合极大地提高了算法的参数校正精度。仿真和试验结果表明,算法具有较高的参数校正精度和稳定性,且计算效率较高,适用于实时处理及对计算资源要求苛刻的场合,为多频衰减信号的特征提取提供了一种可选的方法。

基于五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法的谐波参数分析

采用选择性暂态程序ATP建立一个实际的400/33kV工业电力系统的仿真模型,对电缆线路谐波电流进行仿真。由于快速傅里叶变换在非同步采样时存在较大的误差,无法直接用于电力系统谐波分析,本文提出了一种基于五项窗Rife-Vincent(I)插值FFT算法的谐波参数估计的新方法,并推导了其谐波参数估计公式。然后针对不同程度的频谱泄漏,采用FFT和五项窗Rife-Vincent(I)插值FFT两种算法对16次谐波参数估计值进行对比分析。实验结果表明:该算法较FFT算法在频率、幅值和相位的估计值精度上有明显提高。

基于Rife-Vincent窗和同步相量测量数据的风电次同步振荡参数辨识

随着电网中风力发电渗透率的增加,电力系统发生次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)的可能性显著增加,报道显示次同步振荡给电力系统设备安全和稳定运行带来重大挑战,如何准确地辨识SSO参数对抑制SSO至关重要。为了利用同步测量数据并提高计算精度,减少频谱泄漏和栅栏效应对辨识的影响,提出一种利用复数域同步相量数据的SSO关键参数辨识方法。首先,通过频谱分析得到复数域含SSO信号加窗同步相量的表达式,并推导得到系统基频分量和SSO分量在频域中的特征;然后基于加阻尼Rife-Vincent窗和三点插值法计算出复数域下SSO的频率、阻尼系数、幅度和相位参数。通过辨识不同条件下的仿真信号验证所提方法的有效性。仿真结果表明,相对于传统方法,该方法能更好地抑制频谱泄露和栅栏效应,具有更高的计算精度和鲁棒性。

125例住院患者跌倒的Vincent系统回顾分析

目的减少住院患者的跌倒,保证住院患者的安全性。方法对2010~2014年125例住院患者跌倒事例进行回顾分析,应用Vincent临床事件分析系统进行系统归因,从组织管理、团队合作、工作任务、环境设施、个人和患者因素等6个综合分析患者发生跌倒的原因。结果住院患者跌倒事件发生的组织管理因素是制度与规范执行不力,占34.40%;团队因素主要是护理人员与病人及陪护人员沟通不良,认知不一,占65.60%;工作任务因素主要是夜间护理人员配备不足及不合理,占78.40%;环境因素主要是卫生间设置不合理,没有坐厕、病区设备不全及设置不合理,占20.80%;个人因素主要是护士年资低,对防跌倒风险知识和临床经验少,占80.80%;患者因素主要与疾病本身及患者的遵医依从性有关,其中循环系统疾病占37.50%,肿瘤疾病占28.00%,内分泌、营养和代谢疾病占22.40%,遵医依从性差占17.60%。结论护理人员应从系统的分析角度出发,通过全面地评估确定住院患者发生跌倒的原因,针对性采取措施提高患者安全的有效管理。

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.

2013 IJO Outstanding Contribution Award Winner Prof.James Vincent Aquavella

Prof.James Vincent Aquavella strongly supports IJO work and actively participates reviewing job.He is the oldest(81 years old)among the 2013 annual reviewers and holds maximum number(11 articles)of reviews completed in 2013.He carefully reviewed the manuscript and submitted so many specific comprehensive reviewers’comments,provided significantly important guidance and reference to authors,and made outstanding contributions on improving the

简评Music Man 2016开年旗舰新品JP16、St.Vincent & James Valentine签名款

Ernie Ball Music Man作为世界一线乐器品牌之一,在Namm 2016发布了三款全新旗舰签名款：John Petrucci＂JP16＂,Annie Clark＂St.Vincent＂和Maroon 5主音吉他手James Valentine的＂Valentine＂。这三款签名款都是忠于代言人的设计构想,与他们的实际需求完美契合。在Namm 2016 Ernie Ball Music Man展区一经展出,迅速成为众人关注的焦点。