基于加六项窗递推DFT算法的高精度测频方法研究

发布时间：2017-07-21 01:15

  本文关键词：基于加六项窗递推DFT算法的高精度测频方法研究

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【摘要】：频率是电气测量的重要参数,它在评定电能质量、判断电力设备是否正常运行以及综合衡量电力系统稳定性等方面都有着重要作用,故对电力系统频率的测量及调整是电力系统监测与控制领域的一项必要任务。随着现代化大型复杂电网结构的逐渐形成,电力系统的规模越来越大,调度自动化的水平越来越高,这对频率测量技术和方法精度等方面的要求也越来越高。本文在分析归纳已有各类型测频方法的基础上,对基于DFT算法的高精度测频方法进行了深入的探索和研究。首先介绍了传统DFT算法测频的原理及本身固有的局限性,从而对解决局限性问题的方法进行了探讨。主要以加窗法为基础,研究了可减小误差、实现高精度测频的算法,主要包括加窗插值FFT算法、加窗递推DFT的相位差法和插值法。加窗插值FFT算法是针对传统DFT算法所固有的频谱泄漏、栅栏效应等弊病的非常有效的解决方法。在介绍各类窗函数的基本特点与频谱特性的基础上,根据窗函数的选取原则,着重分析了基于最小旁瓣衰减速度的优化六项余弦组合窗函数优异的旁瓣特性。进而分别推导了用加四、五、六项余弦窗插值FFT算法分别测频时的修正公式,并通过实例比较了加四、五、六项余弦窗插值FFT算法测频方法的效果,突出了加六项余弦窗测频的优点。为解决DFT算法运算量大的问题,提高频率测量跟踪的速度,本文采用递推的方法来实现对电力系统频率的快速测量。在介绍了递推DFT算法基本原理的基础上,对加窗递推DFT相位差法和加窗递推DFT插值算法分别进行了理论研究,进一步探究了用加四项Nuttall(I)窗和六项余弦组合窗的加窗递推DFT相位差法、加六项余弦组合窗的加窗递推DFT插值法分别进行电力系统频率高精度测量的可行性及高效性,结果表明用加六项余弦组合窗的递推DFT插值法测频更具有优越性。
【关键词】：高精度测频方法 加窗插值FFT算法 运算量 递推DFT算法 六项余弦组合窗
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM935.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 课题研究的背景和意义10-13
• 1.1.1 频率和频率偏移的基本概念10-11
• 1.1.2 课题研究的背景11-13
• 1.1.3 课题研究的意义13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 各类测频方法简介15-18
• 1.3.1 DFT类算法及其改进算法15-17
• 1.3.2 小波变换法17
• 1.3.3 周期法17
• 1.3.4 信号去调制法17-18
• 1.3.5 随机模型法18
• 1.3.6 现代谱分析法18
• 1.4 本文主要研究工作18-20
• 2 傅里叶测频算法的研究20-39
• 2.1 离散傅里叶变换理论20-25
• 2.1.1 离散傅里叶变换20-21
• 2.1.2 快速傅里叶变换21-25
• 2.2 傅里叶算法测频的原理25-26
• 2.3 傅里叶算法存在的问题及改进方法26-31
• 2.3.1 频谱混叠26-27
• 2.3.2 栅栏效应27-28
• 2.3.3 频谱泄漏28-31
• 2.4 加窗DFT插值算法理论与应用31-38
• 2.4.1 减小频谱泄漏的加窗方法31-33
• 2.4.2 加窗DFT插值算法33-38
• 2.5 本章小结38-39
• 3 加窗插值FFT算法的进一步研究39-55
• 3.1 各类窗函数及其特性分析39-46
• 3.1.1 矩形窗函数39-40
• 3.1.2 三角窗函数40
• 3.1.3 余弦窗函数40-44
• 3.1.4 窗函数的频谱特性分析44-46
• 3.2 加不同余弦窗的插值FFT算法研究46-52
• 3.2.1 加四项余弦窗插值FFT测频算法47-49
• 3.2.2 加五项余弦窗插值FFT测频算法49-50
• 3.2.3 加六项余弦窗插值FFT测频算法50-52
• 3.3 算法的仿真计算分析52-53
• 3.4 本章小结53-55
• 4 基于加窗递推DFT算法的测频方法55-64
• 4.1 加窗递推DFT相位差法测频55-61
• 4.1.1 递推DFT算法55-56
• 4.1.2 加窗递推DFT相位差法的理论研究56-59
• 4.1.3 加Nuttall(I)窗、六项余弦窗的仿真计算及分析59-61
• 4.2 基于六项余弦窗的加窗递推DFT插值法的研究61-63
• 4.2.1 加窗递推DFT插值法分析61-62
• 4.2.2 算法的仿真计算分析62
• 4.2.3 调整采样频率的改进算法及其计算结果分析62-63
• 4.3 本章小结63-64
• 5 结论与展望64-67
• 5.1 结论64-65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 个人简历71

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本文编号：570827