[发明专利]一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法在审
| 申请号: | 202010136522.X | 申请日: | 2020-03-02 |
| 公开(公告)号: | CN111351984A | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
| 发明(设计)人: | 李美玉;刘建锋;李盈含;励晨阳 | 申请(专利权)人: | 上海电力大学 |
| 主分类号: | G01R23/165 | 分类号: | G01R23/165 |
| 代理公司: | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人: | 吴肖敏 |
| 地址: | 200090 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 cs rbapvs 谐波 测量方法 | ||
1.一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:该测量方法包括以下步骤:
S1:在现有检测方法基础上,将系统超次谐波信号进行离散傅里叶变换处理;
S2:结合矩阵,将进行离散傅里叶变换处理后的离散信号进一步处理优化;
S3:引入插值因子以提高进行离散傅里叶变化处理后的信号的频谱分辨率;
S4:将提高频谱分辨率所得出的数学关系式可等效成压缩感知模型;
S5:基于RBAPVS测量方法,对压缩感知模型进行求解,得出原始信号估计值。
2.根据权利要求1所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:在所述步骤S1中,所述现有检测方法为标准IEC61000-4-30附录C3所给出的32等时数据窗检测方法,将超次谐波信号x(n)经过离散傅里叶变换后得到离散信号为X(k),具体表达式为:
x(n)=∑Ashcos(2πfshnTs+θsh)
式中:Ts=1/fs为采样周期,fsh表示超高次谐波频率,sh表示超高次谐波次数,Ash表示超次谐波幅值,θsh表示超高次谐波相位,n为连续信号的采样值序号,k为离散信号的采样值序号k∈[0,N-1],N为信号序列长度。
3.根据权利要求2所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:在所述步骤S2中,所述矩阵为狄利克雷核矩阵,结合狄利克雷核矩阵对离散信号进一步优化处理得到最终离散信号表达式为:
式中:AN为狄利克雷核函数。
4.根据权利要求1所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:在所述步骤S3中,通过引入插值因子P可将频谱分辨率Δf=fs/N提高至原来的P倍,即Δ′f=Δf/P,相应的,谱线增至原来的P倍,即N′=PN,则有:
式中:N’为引入插值因子P后的总谱线条数,r∈[0,N′-1],r∈[0,N′-1]。
5.根据权利要求4所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:所述插值因子P的选取应基于理论分析与实际需要,同时结合计算精度和计算复杂度,适当选取,且为正整数,具体地不应超过10。
6.根据权利要求1所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:在所述步骤S4中,基于压缩感知理论,压缩感知模型具体表达式为:
y=Φx
式中:y为观测向量,具体为x对应超高次谐波中待检测的幅值与相位,Φ为N×N′的测量矩阵。
7.根据权利要求1所述一种基于CS-RBAPVS的超次谐波测量方法,其特征在于:在所述步骤S5中,基于RBAPVS算法首先利用稀疏度估计法得出信号稀疏度,然后运用正则化与回溯思想,进行原子的二次筛选,最后基于Bi的变步长思想,确定阈值ε1和ε2来控制步长与迭代停止参数,当ε1<r_t<ε2时,选择步长Ki;当r_t≥ε2时,选择步长Kj;其中Ki>Kj,且Ki、Kj会随着迭代次数的增加而逐步变小,当误差较小时,选择步长Ki以提高迭代速度;当误差较大时,则选择步长Kj以提高重构精度。
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