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        基于Blackman 窗六譜線插值FFT 諧波分析方法

        2020-08-25 09:08:30汪旭明雷可君王向明
        實驗室研究與探索 2020年6期
        關(guān)鍵詞:信號

        汪旭明, 田 堃, 雷可君, 王向明, 楊 喜

        (1.吉首大學(xué)a.物理與機電工程學(xué)院;b.信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖南吉首416000;2.上交所技術(shù)有限責(zé)任公司,上海200120)

        0 引 言

        電網(wǎng)中大量非線性元件的存在導(dǎo)致諧波和間諧波的產(chǎn)生,并嚴(yán)重威脅到電網(wǎng)本身的安全運行。因此,諧波參數(shù)的準(zhǔn)確估計對于電力系統(tǒng)的監(jiān)控和保護(hù)有著重要的作用[1-3]。然而,由于非同步采樣及非整周期截斷等因素的影響[4],如何準(zhǔn)確地估計諧波的頻率、幅值及相位等信息引起了研究者的廣泛關(guān)注。

        現(xiàn)有的諧波分析方法有快速傅里葉變換(FFT)法[5-9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[10-11]、小波變換法[12-13]、瞬時無功功率法[14]等。其中FFT方法由于工程實現(xiàn)的簡單而被廣泛研究,但是由于基波頻率處于波動狀態(tài)使得采樣處于非同步狀態(tài),在進(jìn)行FFT處理時將不可避免地引起頻譜泄露問題,從而導(dǎo)致諧波參數(shù)估計精度非常低。為此,許多學(xué)者提出了通過加窗插值的方法來減小頻譜泄露的負(fù)面影響,進(jìn)而提高諧波參數(shù)估計的精度。主流的處理方法包括:采用加Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗等與單譜線、雙譜線插值相結(jié)合的方法等[5-8]。這些方法雖然一定程度上可以提高信號參數(shù)的估計精度,但其估計效果仍有待進(jìn)一步提高。

        本文利用主次譜線及其相鄰近譜線的信息,提出了一種基于Blackman窗的六譜線插值算法,并給出了諧波參數(shù)估計的修正公式。仿真實驗表明,該算法能有效地提高了信號參數(shù)估計的精度。

        1 Blackman窗的特性

        對信號加窗后進(jìn)行FFT處理可以有效地抑制非同步采樣帶來的頻譜泄露,但是不同的窗函數(shù)對頻譜泄露的抑制效果并不相同,由于余弦窗具有良好的旁瓣特性和簡單的表達(dá)形式,故在實際的諧波分析處理過程中一般選擇余弦窗。余弦窗的時域表達(dá)式為

        式中:M表示窗函數(shù)的項數(shù);N表示窗函數(shù)的長度,n=1,2,…,N -1,系數(shù)滿足經(jīng)典的3種窗都屬于余弦窗,其系數(shù)取值見表1。

        表1 3種典型余弦窗的系數(shù)

        本文比較了上述3種典型余弦窗函數(shù)的旁瓣峰值電平和旁瓣衰減情況,其對數(shù)頻譜圖如圖1所示。3種典型余弦窗的譜特征參數(shù)如表2所示。

        圖1和表1的結(jié)果表明,盡管在上述3種窗中Hanning窗實現(xiàn)最為簡單,且具有最小的主瓣寬度,但其旁瓣峰值很大,不利于抑制頻譜泄露;而盡管Blackman-Harris窗具有最小的旁瓣峰值,但其主瓣較寬,同時實現(xiàn)復(fù)雜度也較高。相比較而言,Blackman窗具有較小的旁瓣峰值以及主瓣寬度,且其實現(xiàn)復(fù)雜度適中便于實時計算,因而本文采用Balckman窗作為諧波分析過程中采用的窗函數(shù)。由表1可知Blackman窗的時域表達(dá)式為:

        圖1 3種余弦窗函數(shù)的對數(shù)頻譜圖

        表2 3種典型余弦窗的旁瓣特性

        相應(yīng)地,不難得到其頻譜函數(shù)為:

        2 基于Blackman窗的六譜線插值算法

        為簡化分析過程,這里僅以單頻信號為例進(jìn)行分析,所得結(jié)果可以直接推廣到多頻復(fù)合信號的分析應(yīng)用場景[15]。假定單頻率信號表達(dá)式為

        式中:A0、f0、θ0分別表示信號的幅值、頻率和相位參數(shù)。對x(t)離散化可得:

        式中:fs為采樣頻率,n=0,1,…,N -1,N 為采樣點數(shù)。對式(5)加窗后進(jìn)行離散時間傅里葉變換得到:

        式中:ω0=2πf0/fs;W(ω)為窗函數(shù)的連續(xù)頻譜函數(shù)。由于復(fù)譜序列具有對稱性,在參數(shù)分析過程中通常忽略負(fù)頻點的影響,此時有:

        由于諧波信號的基波頻率處于波動狀態(tài),故采樣時很難做到同步采樣。當(dāng)對諧波非同步采樣時,會造成頻譜泄露從而使得真實峰值很難處于離散的頻點上,此時k0可以用一個非整數(shù)來表示。設(shè)k=k0-δ-0.5,這里δ∈(-0.5,0.5)。假設(shè)kd和kd+1為真實峰值譜線附近幅值最大的兩根譜線,其中kd<k<kd+1,kd+1= kd+1。取這兩根譜線鄰近的4 條譜線kd-2、kd-1、kd+2和kd+3。因為kd和kd+1最靠近真實峰值頻率,對參數(shù)估計的影響最大,所以在頻譜參數(shù)分析過程中對這兩根譜線賦予最大的權(quán)值6,而對第kd-2、kd-1、kd+2、kd+3根譜線賦予的權(quán)值分別為1、2、2、1[15]。由式(3)得到[16]:

        標(biāo)記式(18)為λ=g(δ),則從理論上可以通過求反函數(shù)得到偏移量的計算表達(dá)式δ=g-1(λ),其中,g-1(λ)表示λ的反函數(shù)。由于表達(dá)式過于復(fù)雜,因此要獲得δ的閉式解非常困難。為了降低實現(xiàn)的復(fù)雜度,本文提出一種基于多項式擬合求解表達(dá)式g-1(λ)的方法。具體而言,在區(qū)間(-0.5,0.5)內(nèi)取δ的一組具體值,并利用式(18)計算得到相應(yīng)的函數(shù)值,在此基礎(chǔ)上利用多項式曲線擬合方法即可得到δ=g-1(λ)的函數(shù)逼近式,進(jìn)而得到信號參數(shù)的修正公式。考慮到精度和復(fù)雜度問題,本文設(shè)定擬合多項式的最高冪次數(shù)為7。將式(16)和(17)代入式(18),則利用數(shù)值計算軟件可方便地得到g-1(λ)的多項式擬合表達(dá)式:

        相應(yīng)地,信號頻率的修正公式為:

        幅值修正公式為:

        式中,

        設(shè)f(δ)=2N/(G +H),類似地利用多項式擬合方法可以得到f(δ)的表達(dá)式為:

        由此幅值修正公式可以簡化地表示為:

        相應(yīng)地,信號相位的修正公式為:

        3 仿真實驗分析

        為了驗證本文所提算法的有效性,對信號用本文算法、直接FFT分析和加Hanning窗分析3種方法進(jìn)行實驗對比。假定一個由基波、間諧波和諧波組成的復(fù)合信號:

        式中,基波頻率f0=50.2 Hz;采樣點數(shù)N =1 024;采樣頻率fs=1.5 kHz。幅值和相位的具體參數(shù)如表3所示。

        表3 仿真實驗參數(shù)設(shè)置

        對信號分別進(jìn)行FFT處理和加Blackman窗后信號的幅度譜如圖2和圖3所示。從圖2中不難看出,對諧波直接進(jìn)行FFT處理會出現(xiàn)較嚴(yán)重的頻譜泄露。而從圖3不難看出,對信號預(yù)先進(jìn)行加Blackman窗處理后再進(jìn)行FFT頻譜分析,其幅度譜中具有較大幅值的譜線分量僅集中在真實頻率附近的少數(shù)幾根譜線上,而遠(yuǎn)離真實頻率的譜線幅值迅速衰減為很小的值,故加Blackman窗對頻譜泄露的抑制效果明顯。

        圖2 利用FFT算法得到的幅度譜

        圖3 利用本文算法得到的幅度譜

        利用FFT算法、加Hanning窗算法、本文算法對信號進(jìn)行參數(shù)估計的結(jié)果如表3~6所示。不難看出,在上述3種算法中,基于FFT的方法具有最差的參數(shù)估計精度。與此同時,對信號中的諧波和間諧波的參數(shù)進(jìn)行估計時,盡管加Hanning窗方法和本文所提算法都可以提高其精度,但是總的來說本文算法相比加Hanning窗方法具有更高的諧波參數(shù)估計精度。

        表4 頻率估計相對誤差對比

        表5 幅值估計相對誤差對比

        表6 相位估計相對誤差對比

        4 結(jié) 語

        本文提出了一種基于Blackman窗的六譜線諧波分析算法,該算法利用Blackman窗和六譜線插值結(jié)合的方法來抑制頻譜泄露和減小柵欄效應(yīng)帶來的影響,在此基礎(chǔ)上給出了信號頻率、幅值和相位參數(shù)的估計公式。經(jīng)過仿真實驗對比,新算法可以有效提高諧波和間諧波的參數(shù)估計精度,其精度比FFT算法和加Hanning窗算法的精度有了顯著提高,在算法的實現(xiàn)復(fù)雜度和估計精度上達(dá)到了較好的平衡。

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