Dieser Entwurf verwendet die schnel

Dieser Entwurf verwendet die schnelle Fourier-Transformation (FFT), um die Parameter des Vertriebsnetzes zu berechnen. Unter Verwendung der schnellen Fourier-Transformation (FFT) harmonische Analyse erhalten gemessene Spannung und aktuellen Oberschwingungen Amplitude und Phase Winkel und berechnet dann die Verteilung von Spannung, Strom, Leistung, Leistungsfaktor und andere Parameter. Daher dieses Kapitel im ersten Abschnitt beschreibt den Inhalt der die schnelle Fourier-Transformation, dann die Parameter des Vertriebsnetzes basiert auf Fourier-Transform-Formel.
2.1 schnelle Fourier-Transformation
Als eine wichtige Methode der harmonischen Analyse ist schnelle Fourier-Transformation die Obertöne des Signals auf gemessenen Phasenwinkel und Amplitude und Oberschwingungen Amplitude und Phase Winkel werden angefordert, um die Parameter des Vertriebsnetzes zu berechnen.
2.2.1 Einführung in FFT-Algorithmus
FFT, schnelle Fourier-Transformation, die hauptsächlich und harmonische Analyse, Phasenwinkel und Amplitude der Obertöne ausgelegt ist. Aufgrund der riesigen computational Diskrete Fourier-Transformation, werden nicht früh Fourier-Transformation verwendet, um reale Probleme zu lösen. Aber mit dem Aufkommen der FFT-Algorithmen, Fourier-Transform-Anwendungen werden immer mehr und mehr allgemein. Nach vielen Jahren der Innovation und Entwicklung ist in der Theorie und Implementierung dieser Methode sehr komplett. Aber FFT sollte Aufmerksamkeit im Prozess verwenden, wenn die Welle Oberschwingungen enthält, FFT-Transformation kann führen Aliasing Phänomene beeinflussen die Genauigkeit des Endergebnisses. Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie die Daten erfüllt die Nyquist-Abtasttheorem in die Probenahme-Anforderungen, Sampling-Frequenz ist größer als die Angaben in das Signal zweimal gemessen werden die harmonische Maximalfrequenz Mal.
2.2.2 Implementierung basierend auf der harmonischen Analyse FFT
Als die am weitesten verbreitete Methode der harmonischen Analyse, mit der schnelle Fourier-Transformation, um die harmonische Amplitude und Phase, Betrieb einfache, präzise und einfach zu bedienen und so weiter zu berechnen. Die Umsetzung ist wie folgt.
(1) die Datenerhebung
Vor der FFT-Transformationen muss analoges Signal in ein diskretes digitales Signal sein, dies ist Datenerfassung. Nach der FFT Berechnungen erforderlich, zum Zeitpunkt der Datenerhebung sind, in einem Zeitraum von n erhobenen Daten die folgenden Voraussetzungen: n, wobei n und m positive ganze Zahlen sind.
(2) Neuanordnen von Daten
Die erhobenen Daten muss die Umkehrung und Addition-Berechnung, die Sequenz der Originaldaten in Reihenfolge für die FFT-Berechnung neu anordnen. Wird davon ausgegangen, dass die ursprünglichen Daten {x (I) |i = 0, 1, 2,..., N-1}, neue Sequenz ist {x (I) |i = 0, 1, 2,..., N-1}, ist die Beziehung zwischen (2: 1) gibt:

結果 (中文) 1:

本设计采用快速傅里叶变换 (FFT) 计算参数的分布网络。通过使用快速傅里叶变换 (FFT) 谐波分析获取测量的电压和电流谐波幅值和相角，然后计算分布的电压、 电流、 功率、 功率因数和其他参数。因此本章第一节描述内容的快速傅里叶变换，然后分配网络的参数基于傅里叶变换公式。2.1 快速傅里叶变换作为一种重要的谐波分析方法，快速傅里叶变换是计算参数的分布网络所需的谐波信号测量的相位和幅值和谐波幅值和相角。2.2.1 FFT 算法导论FFT，快速傅里叶变换，是主要和谐波分析、 相角和振幅的言外之意。由于巨大计算离散傅里叶变换，傅里叶变换早期的用来解决实际问题。但随着 FFT 算法，傅里叶变换应用正变得越来越普遍。经过多年的创新和发展是非常完整的理论，此方法的实现。FFT 应该使用的关注，但在这个过程中，如果波包含谐波，FFT 变换可导致混叠现象影响最终结果的准确性。要解决此问题，您必须数据满足奈奎斯特采样定理中的采样要求，采样频率是时间大于信号中的数据是测量最大谐波频率的两倍。2.2.2 执行基于 FFT 的谐波分析作为最广泛的谐波分析、 快速傅里叶变换、 谐波幅值和相位，操作简便、 准确和易于使用，等等来计算方法。执行如下所示。(1) 收集的数据离散的数字信号到模拟信号必须在 FFT 变换面前，这是数据采集。根据 FFT 计算，在数据的时间收集数据需要、 时期由 n 收集了以下要求: n，其中 n 和 m 是正整数。(2) 重新排序的数据逆转和加法计算，为了使 FFT 计算原始数据的序列必须重新排列所收集的数据。假设，原始数据 {x (I) |i = 0，1，2，...，N-1}，新的序列是 {x (I) |i = 0，1，2，...，N-1}，是 (2: 1) 之间的关系:

結果 (中文) 3:

本设计采用快速傅立叶变换(FFT),以计算参数的分布式网络。 通过使用快速傅立叶变换(FFT)谐波分析,测量电压和电流谐波振幅和相位角,然后计算分配的电压、电流、功率、功率因数、和其他参数。因此,这一章的第一部分中介绍的内容的快速傅立叶变换,然后在参数的分布式网络是基于傅立叶变换公式。
2.1快速傅里叶变换
作为一个重要的谐波分析方法是快速傅立叶变换的弦外之音的在测得的信号的相位角和振幅和谐波振幅和相位角度需要计算参数的分布式网络。
2.2介绍FFT算法
FFT、快速傅立叶变换,主要与谐波分析、这两个相位和振幅的谐波。 由于大计算离散傅立叶变换、傅里叶转换早期并不用于解决现实世界中的问题。 但随着FFT的算法、傅里叶转换应用程序正在成为更多和更一般地说。经过多年的创新和发展的理论和实施这种方法十分完整。 但FFT应使用注意在这一过程中,如果该轴包含谐波,FFT的转型会导致失真现象的准确性的影响最终的结果。 要解决此问题,必须调查的数据满足nyquist-abtasttheorem,采样率是大于信息的信号,将两次测量最大频率的和谐。
2.2实施基于谐波分析的FFT
最受欢迎的方法谐波分析,快速傅立叶变换、谐波的振幅和相位,操作更加方便、准确和易于操作等,以计算。 执行如下所示。
(1)数据收集
在FFT的转换必须具有一个模拟信号转换为数字信号的离散,这是数据收集。 FFT计算后需要在时间的数据收集。数据在一段时间内收集到的n以下条件:n,其中,n和m是正整数。
(2)重新排列数据
收集到的数据必须扭转和addition-berechnung、序列数据的原始订单中的FFT计算重新排序。 它假定,原始数据{X(i)|I=0、1、2、...... ,N1},新序列{X(i)|I=0、1、2、...... ,N1},之间的关系是(2,1):