虚拟仪器的谐波信号分析

  Tess ·  2013-08-03 08:30  ·  54493 次点击
1、引言
科学技术的突飞猛进和设备控制自动化的提高,就不可避免地出现谐波污染现象,表现特征为使接入的相关电流和电压波形产生较大程度的谐波畸变。利用虚拟仪器强大的软件功能,实现谐波的采集、处理及分析等工作,使用户可以方便地对其进行维护、扩展和升级,使分析及控制更加灵活。[1]
2、快速傅里叶变换FFT算法
在数字计算机上实现离散傅里叶变换计算工作量是庞大的。快速傅里叶变换巧妙的解决了这个问题。快速傅里叶变换(FFT)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。
FFT出现后使DFT的运算大大简化,运算时间一般可缩短一二个数量级之多,从而使DFT的运算在实际中真正得到了广泛的应用。对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。
FFT算法产生频谱泄漏现象的原因是由于理论的傅立叶变换值与实际工程应用的傅立叶变换的不同而造成的。由于FFT运算的实质是截取了离散傅立叶级数的一个主值。因此,实际FFT分析过程是截取若干个整数周期进行DFT分析,将其延拓后与截取前信号相同,则DFT分析结果与其傅立叶级数系数成比例。反之,如果截取周期信号不是其周期的整数倍,那么周期延拓后将出现不连续点,与截取前信号不同,则DFT分析结果也与原信号不同。频谱能量会泄漏到旁瓣中去,从而造成测量误差。[2]
3、窗函数
窗函数的实质是对信号进行加权处理。对信号进行有限时间内的采样就相当于利用矩形窗对信号进行截断。
如果窗长和信号的周期整数倍不相等,离散频谱中就会有泄漏效应产生。泄漏的产生主要是矩形窗边界的突变特性造成的,他的急剧变化将在频域内引入许多高频分量,对应到矩形窗谱中的表现就是旁瓣的最大电平较大且衰减速率较小。泄漏使分析的频谱造成不应有的畸变,给分析结果带来误差。[3]
为抑制泄漏误差,对采样数据用窗函数处理,若窗函数边界变化较缓慢而渐进于零,则尽管原信号的采样时终端不相同,但与窗函数相乘后也可使其值相差减小而接近相同,从而减少频谱的泄漏。有多种形式的窗函数,它们都在不同程度上压底了频谱的旁瓣,使泄漏减弱,本文选用海宁(Hanning)窗函数。
海宁窗的旁瓣峰值较小,衰减较快,但总泄漏比矩形窗小的多。由于海宁窗比较容易获得,因此是经常使用的时间窗。
4、低通滤波器对谐波的影响
低通滤波器有很多种,其中,最通用的就是巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器,巴特沃斯滤波器是滤波器的一种,其采用的是巴特沃斯传递函数。巴特沃斯滤波器在通频带内外都有平稳的福特特性。本文分别以巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器为例,利用虚拟仪器仿真软件分析低通滤波器对谐波检测的影响。
在有源电力滤波器中采用最多的谐波检测方法是基于瞬时无功功率理论的方法尽管比之传统谐波检测方法有很大改进,但是,它们的谐波检测效果实际上与检测电路中的低通滤波器(LPF)性能有很大关系。本文采用切比雪夫与巴特活斯滤波器的滤波,研究不同滤波器对谐波检测的影响。[4]
5、仿真结果
输入一个频率为5Hz的正弦波,采样点数和采样频率均为100。运行程序后,可以得到图1显示结果,在数组中分别显示输出信号中所包含的各个谐波频率和对应谐波幅值。面板右侧显示出非线性系统输出的功率谱图形,从功率谱图形上(显示屏设计为对数标度)也可以很直观的看出基波与谐波分量。
谐波的检测受低通滤波器的类型的影响,本文中选用的巴特沃斯、切比雪夫,将这些低通滤波器加入到被测信号中,通过仿真发现巴特沃斯的效果稍好,这是由滤波器本身的特性所决定的。在实际的应用过程中,要根据具体的情况选择合适的滤波器。
6、结束语
本文利用虚拟仪器仿真软件对谐波进行了分析,采用窗平滑技术使谐波测量精度进一步提高。并分析了低通滤波器对谐波检测的影响。相信随着虚拟仪器的发展,其在电力系统中的应用也会越来越广泛。

0 条回复

暂无讨论,说说你的看法吧!

 回复

你需要  登录  或  注册  后参与讨论!