基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。

基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子匝间短路故障诊断方法

定子短路故障是抽水蓄能发电机常见的故障之一,其会对发电机的性能和安全性产生严重影响,为确保抽水蓄能发电机安全稳定运行,提出基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子短路故障诊断方法。建立抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障模型,分析定子绕组匝间短路故障时,发电机定子电、磁相关状态。以抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障时的三相电流信号为依据,基于磁势相等原理将三相电流变换成两相电流后,利用FFT转换定子两相电流的时域信号为频域信号,获取故障电流频谱图输入LSTM网络中进行处理,输出抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以更好地区分抽水蓄能发电机正常与故障状态,实现抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断,且故障诊断的交叉熵损失低。

基于FFT的波动方程VOFFLC控制

针对复杂波动方程的无穷维特性,基于Simulink平台利用FFT(Fast Fouri-er Transform)方法将其从时域PDE(Partial Differential Equations)模型转化为频域ODE(Ordinary Differential Equation)模型,并在频域上搭建类似于集中参数的控制系统。通过FFT和成熟FDM(Finite Difference Method)模拟实验结果的对比,证明采用FFT原理模拟PDE波动方程的思路正确;在频域ODE模型上施加自适应VOFFLC闭环控制,并设计了两种控制反馈规则。其中,采用乘法法则的VOFFLC控制时,波动呈现和原有形态一致、而周期缩短和振幅减小的现象;采用减法法则的VOFFLC控制时,可以实现类似边界控制的结果,然而在空间维度上可以实现向量级控制,即实现对该维度上任意函数形状、插值函数或者散点的向量级别控制,而这是边界控制做不到的。因而,基于FFT的波动方程VOFFLC控制有进一步的研究意义和广阔的实用价值。

基于分裂基FFT的S波段雷达信号处理单元设计与实现

回波信号的信息解调主要依赖于FFT完成,本文提出了一种基于分裂基FFT的FPGA实现信号处理单元方案,用于高效解调回波信号信息。在原方案中,距离维解调由DSP完成,速度维解调在PC端进行,但其采用的单核DSP无法同时处理距离维解调与数据上传,导致实时性较低。本文利用FPGA并行处理和灵活可编程的特点,将两次信号解调集成至FPGA中实现,并完成了数据处理与上传的并行设计,提高了数据处理的实时性与可靠性。其中分裂基FFT是实现上述功能的关键,本文通过设计自适应计算单元与数据流控制单元,提升了分裂基FFT的处理速度,相比传统结构,本文方案节省了5.4%以上的计算周期;相比改进后的分裂基FFT,可节省2.31%以上的计算周期。闭环测试结果表明,本文设计的集成化信号处理单元解调得到的目标点信噪比高达70 dB,能够很好地满足信号处理的要求。

接触问题的三角形载荷离散FFT加速算法

接触问题控制方程的有效求解,往往涉及到复杂的数学理论知识,而在实际工程应用中,接触应力分布又具有高度随机性。为高效快速求解任意载荷分布下固体的接触响应,基于三角形载荷离散单元,嵌入离散卷积快速傅里叶变换(DC-FFT)算法,提供了一种高精度、高可靠度的计算方法。相比于通常采用的分段均布载荷离散方法,三角形单元的解析求解略显复杂,但能更好地模拟接触载荷任意分布的特性,对于接触边缘处载荷由零递增或递减为零的情况,也可以予以充分考虑。为优化三角形载荷离散单元的求解方法,根据接触影响系数矩阵的“激励-响应”特性,推导了三角形载荷单元和均布载荷单元作用下的应力分量解析解。通过构造包含影响系数矩阵的离散卷积形式应力解,将某一目标节点在所有载荷单元作用下,重复度极高的矩阵运算叠加过程,采用DC-FFT算法来简化加速计算。通过程序编程计算,分析验证了所提出算法的精确度和高效性。

空间结构模型优化的弹性参数FFT-MA随机建模

快速傅里叶变换滑动平均(FFT-MA)法是一种灵活高效的随机建模方法,在地下介质高分辨率建模、复杂介质非平稳建模和不确定性评价等方面具有重要的应用价值。准确构建空间结构模型是利用FFT-MA方法生成合理的随机模型的关键。然而,以往对FFT-MA方法的研究并未提出准确构建空间结构模型的有效方法。为此,文中提出了一种有效的空间结构模型估计方法。该方法基于反演思想,通过最小化随机模型与测井数据和地震数据的空间结构差异,分别估计空间结构模型的纵向自相关长度和横向自相关长度。同时,为了优化空间结构模型的估计效果,在纵向自相关长度的反演过程中引入边界保护正则化,以提高反演的稳定性。此外,将地震约束引入模型优选以提高随机模型的稳定性。实验结果表明:该方法能够稳定估计地下介质的非平稳空间结构模型,从而建立准确描述复杂储层非平稳空间相关特征的高分辨率随机模型。与基于序贯高斯协模拟的随机建模方法相比,使用空间结构模型优化的FFT-MA随机建模方法能够有效刻画多种复杂地质构造从而实现复杂储层建模。

基于PMF-FFT的北斗B2a信号捕获算法研究

为了对北斗三号B2a信号进行快速且准确地捕获,提出了一种基于PMF-FFT的捕获算法。首先,通过建立数学模型,分析了PMF-FFT算法的特性;然后,对PMF分段长度、FFT运算点数、相关积分时间、非相干积分次数和判决门限等参数的选取进行了详细地分析;最后,利用Matlab工具对PMF-FFT捕获算法性能进行了仿真与分析,验证了算法的有效性,为算法的实现解决了首要问题。

基2-FFT输入分级截断算法在频域合成孔径超声成像中的研究

为提高超声频域成像算法的计算速度,提出一种应用于超声频域成像算法的基2-FFT输入分级截断算法。首先,借助于COMSOL多物理场仿真软件,建立钢件中含有孔缝缺陷的有限元模型进行声场仿真。仿真结果得到关于缺陷的回波信号,并通过PSM算法对频域内声场进行重建,得到成像区域的聚焦图像,和原始仿真信号的B扫图像相比效果更加直观且成像质量更好,验证了PSM算法的可行性。然后为了避免超声频域成像算法中二维傅里叶变换的冗余计算,进一步提出了支持任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法。实验结果证明,基2-FFT输入分级截断算法比标准基2-FFT算法快27%,超声频域算法成像速度提高13%。

改进FFT算法在频域全聚焦超声成像中研究

针对钢块中孔洞缺陷的超声成像检测,目前普遍采用时域超声成像算法。该方法中的延时叠加过程需要进行重复、繁琐的迭代运算,无法满足高质量实时成像的需求,频域超声成像算法具有更高的成像分辨率和更快的成像速度。提出了一种针对任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法,将该算法应用在频域FMC-PSM算法成像中,得到改进的FMC-PSM算法,用于钢块中孔洞缺陷检测超声成像。实验结果证明,相较于标准FMC-PSM算法,改进的频域FMC-PSM算法能够在呈现更高质量图像的同时将成像速度提高了15%,有望解决超声成像中成像质量和成像效率难以兼顾的问题。

基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法

研判监测物理量的变化趋势是否向危险方向发展是大坝监测资料定量分析的主要目的,但传统方法易受人为因素的影响。为此,提出了一种基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法,该算法采用FFT算法计算监测数据的周期,并将其作为输入参数传递给STL分解算法,自动提取数据的时效分量,采用不同类型的时效分量模型分别回归拟合优选最佳模型,最后依据变化速率对时效分量的趋势进行研判。经实例分析证明,与传统算法相比,所提算法能准确可靠地反映大坝安全监测数据的变化和发展趋势,且具有更好的适应性。

基于DIC技术和贝叶斯FFT方法结合的结构位移监测和模态参数识别

文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像,运用数字图像相关(DIC)技术获取监测节点的亚像素振动位移数据,在此基础上,采用快速贝叶斯FFT方法对被测试结构的动力模态参数进行辨识。为了验证计算机视觉结构振动测试和快速贝叶斯FFT方法相结合在结构模态参数识别中的有效性和准确性,以某实验室5.6 m跨钢桁架模型的振动视频为算例,针对结构有无构件损伤等6种不同工况条件下的振动视频数据,进行振动位移的提取,进而分析桁架不同位置处监测节点识别位移与实际位移之间产生的误差大小及其原因,并借助快速贝叶斯FFT方法,对从不同部位采集的振动视频数据进行结构动力模态参数识别结果的精确度和不确定性对比分析。实验结果表明,文章将DIC位移测量技术和贝叶斯FFT方法相结合,能够有效实现对结构动力模态参数的精准识别。

全相位FFT算法高精度谐波测量方法

针对电力系统精确测量谐波信号频谱特性这一技术问题,该文提出一种基于全相位FFT算法的高精度谐波测量方法。通过低漂移信号转换电路和程控滤波器对被测信号进行调理,再经高精度A/D转换器变换成数字量传至MCU进行全相位FFT变换,选择离散频谱中幅值最大的两根谱线进行校正得到信号精确测量结果。利用LTspice电路与Matlab算法协同仿真,结果表明:在输入信号为理想谐波、复杂谐波与间谐波、叠加白噪声信号的基波情况下,所提出的方法均可实现对信号频率和幅值的准确测量。在与传统FFT双谱线校正和加窗FFT双谱线校正相比,该文提出的测量方法精度更高、抗噪性更好,频谱泄漏抑制能力更强,适用于对电力信号的高精度测量。

基于Slepian和Parzen互卷积窗插值FFT的电力系统谐波分析方法

谐波是电力系统中最为突出的电能质量问题之一。谐波参数的准确估计是电力企业和用户评价电能质量的重要参考依据。目前,电网谐波参数的估计方法主要基于傅里叶变换算法,但该算法在分析和处理信号时需要对原始信号进行截断和离散化处理,会不可避免地导致频谱泄露和栅栏效应,从而严重影响电网谐波参数的准确测量。而具有优良旁瓣特性的窗函数以及插值算法可有效改善因频谱泄露和栅栏效应所带来的参数估计误差。为此,文中提出一种基于Slepian窗和Parzen窗的新型互卷积窗(slepian and parzen mutual convolution window,SPMCW)插值FFT的谐波分析方法。SPMCW具有较低的旁瓣电平和快速的旁瓣衰减速率,因而可有效抑制频谱泄露,进而实现弱谐波幅值的检测。在MATLAB下的仿真实验验证了文中算法的准确性和可靠性。实际构建的硬件平台验证了算法的有效性和可行性。

一种基于FFT的快速多波束形成算法设计

多波束形成算法在相控阵雷达、无线通信、测量等多领域均有重要应用,而波束形成数量直接决定了阵面空域覆盖能力,为了提高多波束形成算法的计算效率,节约硬件设计成本,在空间域中对阵元接收数据进行有效重排,利用快速傅里叶变化将阵元接收数据从空间域变化到波束域,实现多指向的接收多波束快速形成。通过仿实验分析,256线阵元数目下形成256波束,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)方式的快速多波束形成算法运算量大约是传统算法的125%。快速多波束形成算法能够有效提升计算速度,降低工程实现的硬件成本。

基于双窗全相位FFT的变流器阻抗高精度辨识新方法

为了提高变流器阻抗辨识精度,提出将布莱克曼双窗全相位快速傅里叶变换算法应用于并网变流器输出阻抗高精度辨识之中。首先,建立了dq坐标系下的三相并网变流器的dq阻抗模型;其次,基于原理分析论证了所提方法具有优良的频谱泄漏抑制性能以及较强的抗噪能力,特别适合于在施加小扰动信号背景下非线性特性较强的并网变流器输出阻抗的高精度辨识,并给出变流器阻抗辨识流程;最后,通过仿真试验,验证了方法的优越性。基于布莱克曼双窗全相位快速傅里叶变换的阻抗辨识方法,相比传统方法能以更高的精度辨识出变流器输出阻抗。

基于FFT算法的稀布线阵列天线优化

在许多实际工程应用中,只要求天线阵列具有窄的扫描波束,而不要求有相应的增益。稀布阵列能够在采用较少的天线单元的条件下实现满阵的孔径效能、具有窄的扫描波束,这有效地节约了设备成本,但是天线阵元的稀布也带来了旁瓣电平(PSL)抬高的问题。本文提出一种基于FFT算法的稀布线阵列优化方法,利用阵元激励与方向图函数间的傅里叶关系,在一定有效阵元数量和旁瓣电平的约束条件下,对初始化产生的阵元激励进行多次迭代FFT处理,根据有效阵元数量约束将部分阵元激励置成0来完成阵列稀疏,优化稀布天线阵元的排布方式,实现天线旁瓣电平的优化。给出了具体实现步骤及仿真实例,结果表明,采用FFT算法只需要经过少量次的迭代运算,可以得到更低的稀布线阵列天线旁瓣电平,收敛速度快,处理时间短。仿真证明了该算法的快速性、有效性和稳健性。

FFT和MEM在冲击回波法识别混凝土缺陷尺寸中的对比研究

针对冲击回波法识别混凝土缺陷尺寸的两种信号分析方法,通过理论分析与现场模型试验,研究了FFT(快速傅里叶变换)和MEM(最大熵法)在冲击回波信号处理中的应用,结果表明:FFT算法简单快速,但分析过程添加的窗函数会导致频谱泄露和分辨率降低;MEM算法可以对已知数据外的信号进行合理估计,具有较高的分辨率,更加符合实际工程的要求;频谱图和卓越周期图可以携带缺陷信息,缺陷在FFT计算结果中体现为峰值提前,在MEM计算结果中体现为峰值延后;等值线图可以更加直观地识别缺陷位置,MEM的计算结果比FFT计算结果精度更高。

基于FFT和Masking的实时语音通话降噪算法

针对语音通话质量的提升问题,提出一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和Masking技术的实时语音通话降噪算法。首先,提出一个实时语音通话降噪的基本框架,并研究了帧分割、窗函数处理及FFT的数学原理。其次,阐述了基于人耳听觉特性的Masking方法及其在频域中的应用。最后,通过逆快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)将信号转换回时域,并进行实验分析。实验结果表明,该降噪算法可以有效改善语音的清晰度和整体感知质量。

Blackman-Nuttall窗FFT序列重构四谱线插值介损角测量方法

采用快速傅里叶变换(FFT)在非同步采样时会产生频谱泄露和栅栏效应,影响介质损耗角的测量精度。为提高介质损耗角的测量精度,该文提出并建立一种基于Blackman-Nuttall窗FFT序列重构的四谱线插值介损角测量方法,对采样信号加Blackman-Nuttall窗进行FFT获得离散频谱序列,通过五点变换重构离散频谱序列,然后对重构后的序列进行四谱线插值修正得到电压和电流信号的基波相位,最后由两者的基波相位得到介质损耗角。通过在频率变化、采样点数变化、初始相位变化、直流分量变化、谐波分量变化和不同信噪比的噪声下仿真实验,表明该方法具有较高的介质损耗角测量精度。在与已用加窗傅里叶变换法相比,该方法运算量小、测量精度高,适用于对介质损耗角的精确测量。

基于窗函数补零拟合的插值补零FFT谐波分析算法

工程上谐波分析通常采用计算量相对较小的快速傅里叶变换(FFT),同时为减少栅栏效应和频谱泄露通常采用插值算法。FFT对数据窗长度有特定要求,例如2/3/4等整数次幂。针对数据窗长度为非整数次幂情况,提出一种改进插值补零FFT谐波测量算法,算法核心在于将补零FFT插值校正转变为基于补零窗函数的频谱响应的拟合校正。以基2为例,对非2整数次幂数据窗加5项最快旁瓣衰减速率窗修正,再补零使得数据窗长度满足2的整数次幂,最后进行改进插值FFT计算。所提算法适用于任意窗函数补零且无须推导修正公式。仿真与实验结果验证该算法在谐波分析方面的有效性。