基于DSP的电铁电流信号电压骤降实验尝试

1电压骤降数学模型的建立

在暂态电能质量问题中,采用小波变换对故障起始点和恢复点进行定位,以电压骤降问题为例,用C语言编写小波变换程序。

由于小波变换算法复杂,又没有库函数可供调用,导致所编写的程序运行效率低下,无法进行实时检测。

因此,本文首先分析了自定义电压骤降函数。信号采样率为1600Hz,共进行128点的采样,电压骤降发生在第50点到第100点之间,幅值变为标准幅值的0.1倍,电压骤降数学模型如式(1)所示,其波形如图1所示。

2利用Db4小波对电压骤降信号的检测与识别

选用Db4小波函数对该信号进行尺度为3的分解处理,得到其第一层细节系数重构图,如图2所示。从图中可以看出:Db4小波可以有效地对电压骤降信号的起始点与恢复点进行检测与识别。但由于程序编写原因,电压骤降的起始点和恢复点分别定位在第25点和第50点。

3将算法通过DSP运用到实际信号中分析

在采集的电铁电流信号中,对其中一段电流骤降信号先利用Mat1ab进行尺度为3的Db4小波分析,如图3所示。

由图3可知,由于信号中噪声含量过大,无法对电流下降点进行定位,因此需要先进行去噪处理。

如图4所示,对去噪后的电流信号进行小波变换处理,可以直观地得到电流下降的时刻点。

但是由于在DSP中,去噪程序运行效果差,无法有效去噪,因此没有成功定位故障点。

4结论

本次实验成功定位了自定义电压骤降信号的起始点与恢复点,对于电铁电流信号,由于其信噪比太低,只能利用Mat1ab对其进行分析,而且还存在以下几点问题:

(1)程序只能简单地利用小波变换对故障起始点和恢复点进行定位,并没有考虑实际测量时噪声的干扰:

(2)由于程序运行在DSP内部SRAM中,其存储空间较小,造成信号的采样率低,采样点数较少:

(3)需继续对程序进行优化,直至可以对电能质量进行实时检测。

总之,本文通过对采集来的某电铁电流信号进行电能质量检测,开展了实际实验尝试。实验结果显示,实际信号含有大量谐波,虽然存在上述3点问题需要进一步研究,但通过应用DSP的电能质量检测系统成功检测到了它的电压骤降点,实现了对谐波的实时检测,这个实验尝试对其他相关研究具有借鉴作用。