發(fā)布時(shí)間：2019-03-19 19:03

【摘要】：非同步采樣時(shí),含有鄰近間諧波的基波信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換時(shí),基波、間諧波和各自負(fù)頻率成分間會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的頻譜干擾。因此,為了準(zhǔn)確提取并測(cè)量混疊頻譜中的基波成分,該文提出基于滑窗頻譜分離的基波參數(shù)測(cè)量方法。首先建立多頻率信號(hào)模型,并基于短時(shí)傅里葉變換推導(dǎo)出頻譜分離算法,分離出基波和干擾的頻率分量,最終計(jì)算出基波參數(shù)。該文在電壓波動(dòng)、頻譜混疊等多種工況下進(jìn)行算法驗(yàn)證,結(jié)果表明,所提方法能夠準(zhǔn)確地提取基波成分,并兼具較高的時(shí)間分辨率和參數(shù)測(cè)量精度,且具有一定的抗噪性。同樣,所提方法也適用于諧波和間諧波的識(shí)別和測(cè)量。
[Abstract]:When the fundamental signal with adjacent inter-harmonic is transformed by short-time Fourier transform, there will be serious spectral interference between the fundamental, inter-harmonic and the respective negative frequency components in the non-synchronous sampling. Therefore, in order to accurately extract and measure the fundamental components in the aliasing spectrum, a fundamental parameter measurement method based on sliding window spectrum separation is proposed in this paper. Firstly, the multi-frequency signal model is established, and the spectrum separation algorithm is derived based on the short-time Fourier transform, the frequency components of the fundamental wave and the interference are separated, and the fundamental parameters are calculated finally. In this paper, the algorithm is verified under the conditions of voltage fluctuation, spectrum aliasing and so on. The results show that the proposed method can extract the fundamental components accurately, and has high time resolution and precision of parameter measurement, and has a certain anti-noise property. Similarly, the proposed method is also suitable for the identification and measurement of harmonics and interharmonics.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家杰出青年基金(51525702) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助課題(20130184110002) 四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2016RZ0079)~~
【分類號(hào)】：TM711;TM935

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本文編號(hào)：2443803