非同步采样的同步化谐波分析算法

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1、第42卷第4期浙江大学学报(工学版)Vol.42No.42008年4月JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience)Apr.2008非同步采样的同步化谐波分析算法蔡忠法,陈隆道,周箭(浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027)摘要:为了消除采样过程中同步误差产生的频谱泄漏,提出一种基于搜索的同步化算法.该算法采用逆向搜索在非同步采样数据中截取整周期的采样序列,通过离散傅里叶变换(DFT)得到频谱,搜索频谱幅值得到基波谱线位置,计算基波及各次谐波的幅值和相位.误差分析和仿真结果表明,采样点数越多,

2、算法精度越高,较高的采样频率有利于提高算法的分析精度.同步化谐波分析算法分为单周期和多周期两种方法,单周期法适合于非稳态周期信号的谐波测量,多周期法提供了一种精确分析稳态周期信号谐波的有效方法.关键词:谐波测量;非同步采样;离散傅里叶变换;同步化中图分类号:TM935.2文献标识码:A文章编号:10082973X(2008)0420682204SynchronizingharmonicanalysisalgorithmforasynchronoussamplingCAIZhong2fa,CHENLong2dao,ZHOUJian(College

3、ofElectricalEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)Abstract:Asearchingbasedsynchronizingapproachwasproposedtoeliminatethespectralleakagegenera2tedbythesamplingsynchronizationerrors.Theintegralcyclesofsignalsweretruncatedbybackwardsearchingfromtheoriginalasynchro

4、nousdata,andthefundamentalcomponentpositionwasobtainedbysearchingthespectrumafterdiscreteFouriertransform(DFT),andatlasttheamplitudesandphasesofalltheharmoniccomponentswerecalculated.Boththeerroranalysisandsimulationshowedthatthemoresamplingdots,themoreaccuratethealgorithm,a

5、ndhighersamplingfrequencyhelpedtoimprovetheal2gorithm’saccuracy.Theproposedalgorithmcanbedividedintotwotypes,i.e.single2cyclemethodandmulti2cyclemethod,theformerissuitableformeasuringtheharmonicsoffluctuantperiodicsignals,whilethelatterprovidesacandidatewaytoaccuratelyanalyz

6、etheharmonicsofsteadyperiodicsignals.Keywords:harmonicmeasurement;asynchronoussampling;discreteFouriertransform(DFT);synchronization[425]离散傅里叶变换(DFT)是电参量频谱分析的泄漏;4)数据修正法,对非同步采样序列采用插[6][7]常用方法.离散傅里叶变换存在的主要问题是频谱值或自适应运算进行二次同步化,使处理后的泄漏影响了谐波分析的测量精度,而导致频谱泄漏序列接近理想同步采样序列.以上这些方法各有特的根本

7、原因是采样中的同步误差.减小同步误差和点,适合于不同的应用场合.频谱泄漏的方法大致可分为4个方向:1)同步采样对于稳态周期信号的高精度谐波测量,同步采[1]法,如采用数字锁相环(DPLL)等硬件电路或双样法需要复杂的同步采样控制电路,但算法简单,可[2]速率采样等软件方法减小同步误差;2)准同步采以直接采用快速傅里叶变换(FFT),实时性好.准同样法,通过准同步迭代算法来消除同步误差的影步采样法对采样控制电路的要求较低,但算法复杂,[3]响;3)加窗插值法,通过对采样序列的加窗运算减需要多次的迭代运算,实时性差.加窗插值算法的精小长范围频谱泄漏

8、,通过插值运算消除短范围频谱度与窗函数和采样长度密切相关.如基于Hanning收稿日期:2006209227.浙江大学学报(工学版)网址:www.jo

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