项目名称: 改进FFT动态信号分析方法及在电力谐波检测中的应用

项目编号: No.60872128

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 滕召胜

作者单位: 湖南大学

项目金额: 31万元

中文摘要: 为实现基于嵌入式系统的复杂信号动态、准确分析,本项目深入从构建具有优良旁瓣性能、可充分抑制频谱泄漏的新型窗函数入手,研究加窗插值改进FFT信号谱分析方法,提出并构建了余弦偶次幂窗、三角自卷积窗、Hanning自卷积窗、Nuttall自卷积窗等频谱函数简单、旁瓣和主瓣性能优越的新型窗函数,取得了良好的频谱泄漏抑制效果;基于新型窗函数,研究了任意谐波频谱相互泄漏干扰模型,建立了复杂动态信号频谱自适应校正方法,实现了任意次谐波的快速、准确分析和谐波间频谱泄漏分析;根据所建立的新型窗函数的频谱特征,可确定信号频谱的峰值搜索性能函数,实现信号频谱的自适应分割,提高信号参数检测的跟随性能;大量仿真实验证明了算法对复杂信号谐波分量动态分析的高准确性和快速性;构建了基于ADC+DSP+ARM的信号测量与谱分析平台,研制了一种新的谐波分析与谐波电能计量装置,实现了电力系统谐波的准确测量和谐波电能计量。项目研究形成了一套完整的基于嵌入式系统的复杂动态信号谐波分析方法,所取得的研究成果对复杂信号分析、数字信号处理、微弱信号检测等具有参考与借鉴价值。

中文关键词: 余弦偶次幂窗;自卷积窗;FFT;谱分析;谐波

英文摘要: To realize accuracy analysis of complex dynamic signal in embedded system, new kinds windows of high performance are proposed which can suppress the spectral leakage. The signal spectrum analysis method based on improved windows and interpolated FFT is studied in the project. Then, Even order cosine window,Triangular self-convolution window,Hanning self-convolution window and Nuttall self-convolution window are proposed and constructed. The spectral leakage can be more efficiently suppressed by using these new windows, which have simple spectrum and superior sidelobe & main lobe performance. The leakage and interference model with these proposed windows is researched, self-adapting correction method of complex dynamic signal is constructed, and efficient & accurate analysis of arbitrary harmonic and spectrum leakage analysis are realized. According to the characteristics of the proposed new windows, the performance function of peak value searching can be determined, self-adapting segmentation of frequency spectrum of signal can be achieved, and the tracking performance of parameter detection can be improved. The results of many simulation experiments show that the proposed algorithm is greatly accurate and efficient to the dynamic analysis of complex harmonic component. A kind of signal measurement and spectrum analysis platform composed by ADC+DSP +ARM is presented, and a new harmonic analysis and harmonic energy measurement device is Developed, which achieve accuracy measurement of harmonic and harmonic energy in power system. The research forms a complete set of complex dynamic signal harmonic analysis method based embedded system, the research achievement has a reference value for the complex signal analysis, digital signal processing and weak signal detection.

英文关键词: Even order cosine window; self-convolution window; FFT; spectrum analysis; harmonic

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
33+阅读 · 2022年2月7日
专知会员服务
122+阅读 · 2021年4月29日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年1月5日
专知会员服务
231+阅读 · 2020年12月15日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
137+阅读 · 2020年12月10日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
【CCL 2019】结合规则蒸馏的情感原因发现方法
专知会员服务
22+阅读 · 2019年11月27日
利用 OpenCV+ConvNets 检测几何图形
极市平台
0+阅读 · 2022年1月26日
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
综述 | SLAM回环检测方法
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年8月19日
人工智能在设备状态评价和故障诊断中的应用
NE电气
23+阅读 · 2018年11月17日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
深度学习的快速目标跟踪
AI研习社
13+阅读 · 2018年1月8日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
CNN、RNN在自动特征提取中的应用
乌镇智库
14+阅读 · 2017年8月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
小贴士
相关VIP内容
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
33+阅读 · 2022年2月7日
专知会员服务
122+阅读 · 2021年4月29日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年1月5日
专知会员服务
231+阅读 · 2020年12月15日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
137+阅读 · 2020年12月10日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
【CCL 2019】结合规则蒸馏的情感原因发现方法
专知会员服务
22+阅读 · 2019年11月27日
相关资讯
利用 OpenCV+ConvNets 检测几何图形
极市平台
0+阅读 · 2022年1月26日
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
综述 | SLAM回环检测方法
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年8月19日
人工智能在设备状态评价和故障诊断中的应用
NE电气
23+阅读 · 2018年11月17日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
深度学习的快速目标跟踪
AI研习社
13+阅读 · 2018年1月8日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
CNN、RNN在自动特征提取中的应用
乌镇智库
14+阅读 · 2017年8月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员