发明内容
本发明的目的旨在至少解决现有技术中的上述问题之一。
为此,本发明的实施例提出一种既减少输出或传送的数据量,又不产生混迭的、数据测量准确的连续物理量测量装置和方法。
根据本发明的一个方面,本发明的实施例提出了一种连续物理量测量装置,包括用来输出时基和时标的定时单元;采样单元,在所述时基控制下以满足奈奎斯特采样定理的时间间隔对连续物理量进行采样,并输出采样值;判断单元,判断采样值是否进入或者离开稳态过程;计算单元,在稳态过程中对所述采样单元的采样值计算稳态值;输出单元,根据判断结果以及所述时标,输出稳态过程的开始时间和结束时间以及所述稳态值。
根据本发明进一步的实施例,所述判断单元根据统计法的t分布或者滤波器输出进行判断。
根据本发明进一步的实施例,还包括预处理单元,用于对所述采样单元输出的采样值进行标度变换、坏数据去除、重抽样和/或有效值计算。
根据本发明进一步的实施例,所述计算单元根据均值算法或低通滤波算法计算所述稳态值。
根据本发明进一步的实施例,还包括记录单元,所述记录单元对所述稳态过程的开始时间、结束时间以及在所述结束时间对应的稳态值进行记录。
根据本发明的另一方面,本发明的实施例提出一种连续物理量测量方法,所述测量方法包括以下步骤:在定时器输出时基的控制下以满足奈奎斯特采样定理的时间间隔对连续物理量进行采样,并输出采样值xk和时标;判断采样值xk是否进入或者离开稳态过程;以及根据判断结果以及所述时标,输出稳态过程的开始时间和结束时间以及在稳态过程中对采样值计算获得的稳态值X。
根据本发明进一步的实施例,所述稳态值X根据均值算法或低通滤波算法计算获得。
根据本发明进一步的实施例,所述判断步骤包括:计算采样值x
k对应的均值x
k和方差
判断
是否服从t分布;若服从,判断采样值x
k未离开稳态过程或者判断采样值x
k进入稳态过程;若不服从,判断采样值x
k离开稳态过程或者判断采样值x
k未进入稳态过程。所述t分布判断可以依据以下公式:
其中α为风险系数,一般取值0.05左右。
根据本发明进一步的实施例,所述判断步骤包括:计算采样值x
k对应的均值x
k和方差
判断是否满足
其中A为给定值,A在3~10之间;若满足,判断采样值x
k未离开稳态过程或者判断采样值x
k进入稳态过程;若不满足,判断采样值x
k离开稳态过程或者判断采样值x
k未进入稳态过程。
根据本发明进一步的实施例,所述判断步骤包括:计算采样值xk对应的均值xk;判断是否满足|xk-xk|≤δ·xn,其中δ为给定值,一般在2%到10%之间,xn为所述连续物理量对应的额定值;若满足,判断采样值xk未离开稳态过程或者判断采样值xk进入稳态过程;若不满足,判断采样值xk离开稳态过程或者判断采样值xk未进入稳态过程。
根据本发明进一步的实施例,所述判断步骤包括:对采样值xk进行滤波,分别得到采样值xk的滤波分量;分别判断所述滤波分量是否超出对应设定的上限值;以及若均未超出,判断采样值xk未离开稳态过程;若存在一个分量超出,判断采样值xk离开稳态过程。
根据本发明进一步的实施例,所述判断步骤包括:对采样值xk进行滤波,分别得到采样值xk的滤波分量;分别判断所述滤波分量是否超出对应设定的下限值;以及若存在一个分量超出,判断采样值xk未进入稳态过程;若均未超出,判断采样值xk进入稳态过程。
根据本发明进一步的实施例,还包括对采样值xk进行标度变换、坏数据剔除、重抽样和/或有效值计算的预处理步骤。
根据本发明进一步的实施例,还包括对所述稳态过程的开始时间、结束时间以及在所述结束时间对应的稳态值进行记录的步骤。
本发明可以将输出或传送的数据大幅度减少,同时可以避免数据出现混迭,提高数据测量的准确性,保证了信号不失真地被输出或记录下来。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
现在参考图2,图2为本发明实施例的连续物理量测量装置结构示意图。如图2中所示,测量装置包括定时单元20、采样单元12、判断单元14、计算单元16和输出单元18。定时单元20输出时基(定时的基准信号)和时标(一般可以理解为年月日时分秒),用于采样单元12的定时。采样单元12可以在定时单元20的输出时基控制下,按照时间间隔Δt对连续物理量进行采样,其中Δt满足奈奎斯特采样定理。
为了简化正弦量的计算,按照等相位Δφ采样(如锁相环输出控制的采样),Δφ与Δt存在关系,所以,认为是上述采样的变种,而这种变种也是普遍公知的。
采样单元12将不断获得的采样值xk输出给判断单元14,判断单元14则判断接收到的每个采样值xk是否进入或者离开稳态过程。
在一个实施例中,判断单元14可以根据统计法的t分布判断采样值xk是否进入稳态过程或者离开稳态过程。
如果为平稳随机过程,由于随机因素的影响,落在3σ内概率在99.7%之内;如果x服从正态分布,则
服从t分布。(参考浙江大学的《概率论与数理统计》高等教育版和茆诗书的《概率论与数理统计》中国统计出版社第2版)。在测量中,递推X和
对于第k次,就能够判断数据x
k是否仍属于稳态还是不属于。
在本发明的实施例中,判断单元14对于采样单元12输出的采样值x
k,可以递推得到其对应的均值x
k和方差
因此通过判断
是否服从t分布,从而可以判断采样值x
k是否离开稳态过程或者进入稳态过程。
具体来说,若判断
服从t分布,则采样值x
k未离开当前稳态过程或者采样值x
k进入稳态过程;若不服从,判断采样值x
k离开当前稳态过程或者采样值x
k未进入稳态过程。
当然,判断单元14也可以采用高斯分布等其他统计法对采样值xk的稳态状态进行判断,这里不局限于上述具体实施例。
在一个实施例中,判断单元14可以根据滤波器输出判断采样值是否进入或者离开稳态过程。这里,滤波器可以是任意1阶或更高阶(例如2阶、3阶等)的滤波器,例如n阶的卡尔曼滤波器。
判断单元14通过对采样值xk进行滤波,从而可以得到采样值xk对应的滤波分量。显然,对于不同阶的滤波算法,得到的滤波分量个数也不同。这里,本发明不局限于具体个数的滤波分量,任意合适的滤波算法均可落在本发明的保护范围内。
判断单元14分别判断所得的滤波分量是否超出对应设定的上限值,若均未超出,判断采样值xk未离开稳态过程;若存在一个分量超出,判断采样值xk离开稳态过程。
类似地,通过分别判断上述滤波分量是否超出对应设定的下限值,则可以判断采样值xk是否进入稳态过程。具体来说,若存在一个分量超出,判断采样值xk未进入稳态过程;若均未超出,判断采样值xk进入稳态过程。
当然,本发明可以采用其他合适方法来判断采样值xk是否进入或者离开稳态过程。
这样,判断单元14判断新数据是否仍处于相对稳定的数值附近,还是出现了超出稳态过程的突变。
在判断采样值未离开稳态过程时,判断单元14将采样值xk输入给计算单元16。计算单元16用于在稳态过程中,对采样单元12的采样值进行稳态值计算。对于连续物理量,在稳态过程能够以一个值X,例如平均值代表其稳态值大小。对于离开稳态过程的采样值,判断单元14可以不输入到计算单元16中。
计算单元16可以根据均值算法或低通滤波算法计算稳态过程对应输出采样值的稳态值。稳态值X通过稳态时间段内的均值算法或低通滤波算法获得,以避免随机干扰、提高测量的精度。
在一个实施例中,稳态值X对应的均值算法公式例如表示为 其中xk表示稳态过程获得的采样值,k表示这些采样值的个数,xk即为根据这些采样值计算得到的稳态值X。k=1时,则x1=x1。
在一个实施例中,稳态值X可以根据低通滤波器的递推算法计算获得,例如利用公式表示为xk=α·xk-1+(1-α)·xk的一阶低通滤波算法,其中α为设定的常数,与物理量的时间常数有关。
当然,本领域技术人员显然可知,本发明计算单元16还可以采用加权均值法或更高阶(例如2阶、3阶等)滤波器来获得稳态值X。本发明不局限于上述具体实施例。
对于上述稳态值X计算的递推算法,计算单元16利用新的采样值xk对当前稳态值X进行修正,得到对应稳态过程的新稳态值X。这里,对X修正与之前X的计算相同,利用当前稳态过程时间段内的采样数据获得,只不过这里进一步包括了新数据xk。输出单元18则根据判断单元14的判断结果,并结合定时单元20输出的时标,输出每个稳态过程对应的开始和结束时间,以及每个稳态过程中对应的稳态值X。
具体来说,对于连续物理量,假定判断单元14判断其以往位于稳态过程,计算单元14以一个值X代表该稳态过程中对应已采样数据的稳态值大小。在采样单元12以时间间隔采样之后,获得一个新采样数据xk;判断单元14判断xk是否仍在稳态过程,是,则由计算单元16利用xk修正X,继续稳态过程;不是,则由输出单元18输出该稳态过程的结束时间以及该稳态过程的稳态值X。
另外,如果以往不在稳态过程,对于新数据xk判断单元14判断其是否进入到一个稳态过程;若没有进入,则继续当前状态;否则,由输出单元18输出稳态过程的开始时标,并由计算单元16将xk作为该稳态过程的初始稳态数据x1,建立该稳态过程对应的新的稳态值X;如此继续。
在判断单元14利用统计法的t分布进行判断的实施例中,判断单元14所需的均值xk的算法,可以与计算单元16计算稳态值X的算法相同。这样,判断单元14可以将采样单元12的采样值xk输出给计算单元16,由计算单元16递推计算得到对应的均值和方差,并按图示虚线箭头返给判断单元14。
若判断单元14根据计算单元16返回的数值结合具体t分布判断采样值xk仍在稳态过程或进入稳态过程,则将计算单元16计算的均值作为该稳态过程的当前稳态值,并输出稳态值X给输出单元18。
对于输出单元18,其可以根据判断单元14的判断,仅输出在稳态过程结束时对应的稳态值X,也可以根据远程需要,将稳态过程中不同时间对应的稳态值X输出。
在一个实施例中,本发明的测量装置还包括可以记录单元(图中未显示),记录单元对每个稳态过程的开始时间、结束时间以及在结束时间对应的稳态值进行记录。
例如对于图3所示采样的连续物理量,按照上述方式,输出单元18对其稳态过程输出的数据可以是:
T0,{X1},T1,T2,{X2},T3,...,
其中,{X1}、{X2}、...为各个稳态过程对应的稳态值,如上文所示,每个稳态过程输出的稳态值可以是不同时间对应的稳态值集合。T0(t=0)、T1、T2、...为表示对应稳态过程开始时间和结束时间的时标。
对于记录单元,则其可以记录数据如下:
T0,X1,T1,T2,X2,T3,...,记为{Dw}-稳态记录。这里,X1、X2是对应每个稳态过程结束时间的稳态值。
一般地,以上输出和记录的稳态数据比现有的间隔T时间输出一次数据获得的数据量少(多个T都在一个稳态过程)且避免了混迭错误。并且,它们真实反映了系统在该时间段上的特性,从而可作为后续系统计算的无误输入。
由于稳态时间较暂态时间要长得多,所以输出或传送的数据大幅度减少。另外,又保证了信号不失真地被记录下来。当然,由记录的数据也能够复现原信号。
在一个实施例中,测量装置还可以包括预处理单元(图中未显示),预处理单元可以对采样单元12输出的采样值进行预处理,然后直接或重抽样输出到计算单元14。一般地,预处理包括标度变换,还可以包括坏数据剔除,而对于正弦量,例如交流电压、交流电流、交流功率等,还可以包括有效值的计算,依据应用情况,有效值还可以重抽样。在这种情况下,预处理单元输出的是重抽样后的有效值。
现在参考图4,该图显示了本发明实施例的连续物理量测量方法流程图。
首先,可以在定时器输出时基的控制下,按照预定时间间隔Δt对连续物理量进行采样,并分别输出采样值和时标(步骤102),其中Δt满足奈奎斯特采样定理。然后,判断采样值是否进入或者离开稳态过程(步骤104),根据对应的判断结果以及所述时标,输出稳态过程的开始时间和结束时间以及在稳态过程中对采样值计算获得的稳态值(步骤106)。定时器在输出每个时基时会相应地给出对应的时标,因此根据时基可确定每个采样值对应的时标。
在一个实施例中,步骤104可以根据统计法的t分布判断采样值是否进入稳态过程或者离开稳态过程。
对于统计法的t分布:在方差分析中,如果为平稳随机过程,由于随机因素的影响,落在3σ内概率在99.7%之内。现实中,若σ未知,可以用
代替,且
服从t分布,在测量中,递推X和
对于第k次采样,就能够判断数据x
k是否仍属于稳态还是不属于。
在本发明的实施例中,对于采样输出的采样值x
k,可以递推得到其对应的均值x
k和方差
例如,根据均值公式:
以及方差公式: 获得对应的均值和方差,其中k为稳态过程或者离开稳态过程后对应的采样值的数量。
因此通过判断
是否服从t分布,从而可以判断采样值x
k是否离开稳态过程或者进入稳态过程。
具体来说,若判断
服从t分布,则采样值x
k未离开当前稳态过程或者采样值x
k进入稳态过程;若不服从,判断采样值x
k离开当前稳态过程或者采样值x
k未进入稳态过程。
如上文所述,
在一个实施例中,t分布判断可以依照以下判据公式:
其中α为给定的风险系数,α值在0.05左右。若满足上述公式,则表示x
k服从t分布,否则表示不服从。
1)对于采样和预处理输出的xk;
2)若k=1:则x1=x1,
3)若 则表示为稳态过程。即表示xk为稳态过程或者进入稳态过程,且稳态值X=xk。
对于xk为稳态过程的,令k=k+1,并根据步骤2和步骤3继续下一个采样值的判断;对于xk为进入稳态过程的,令k=1,将xk作为该稳态过程的初始稳态数据x1,并输出时标,然后重复上述步骤2和步骤3。
否则,表示从稳态过程离开或者未进入稳态过程,令k=1,对于从稳态过程离开的,还要输出时标,重复上述步骤2和步骤3。
在一个实施例中,t分布的判拒也可以简化成 其中A为给定系数,在3~10之间。或者,更进一步可以简化成|xk-xk|≤Δ,Δ=δ·xn其中δ为给定常数,根据精度要求一般在2%~10%之间取值,优选为5%左右,xn为被测连续物理量对应的额定值。
并且在第3)步的判断中,若对于初始测量(t=0)的采样值x1,若判断为稳态过程,则记录该稳态过程的开始时间。
当然,这里也可以采用高斯分布等其他统计法对采样值xk的稳态状态进行判断,本发明不局限于上述具体实施例。
在一个实施例中,可以根据滤波器输出判断采样值是否进入或者离开稳态过程。这里,滤波器可以是任意1阶或更高阶(例如2阶、3阶等)的滤波器,例如n阶卡尔曼滤波器。
通过对采样值xk进行滤波,从而可以得到采样值xk对应的滤波分量。显然,对于不同阶的滤波器,得到的滤波分量个数也不同。这里,本发明不局限于具体个数的滤波分量,任意合适的滤波算法均可落在本发明的保护范围内。
分别判断所得的滤波分量是否超出对应设定的上限值,若均未超出,判断采样值xk未离开稳态过程;若存在一个分量超出,判断采样值xk离开稳态过程。
类似地,通过分别判断上述滤波分量是否超出对应设定的下限值,则可以判断采样值xk是否进入稳态过程。具体来说,若存在一个分量超出,判断采样值xk未进入稳态过程;若均未超出,判断采样值xk进入稳态过程。
当然,本发明可以采用其他合适方法来判断采样值xk是否进入或者离开稳态过程。
这样,可以判断新数据是否仍处于相对稳定的数值附近,还是出现了超出稳态过程的突变。
在判断采样值未离开稳态过程时,将采样值xk进行稳态值计算。对于连续物理量,在稳态过程能够以一个值X,例如平均值代表其稳态大小。
这里,可以根据均值算法或低通滤波算法计算稳态过程对应输出采样值的稳态值。稳态值X通过稳态时间段内的均值算法或低通滤波算法获得,以避免随机干扰、提高测量的精度。
在一个实施例中,稳态值X对应的均值算法公式例如表示为 其中xk表示稳态过程获得的采样值,k表示这些采样值的个数,xk即为根据这些采样值计算得到的稳态值X。k=1时,则x1=x1。
在一个实施例中,稳态值X可以根据低通滤波器的递推算法计算获得,例如利用公式表示为xk=α·xk-1+(1-α)·xk的一阶低通滤波算法,其中α为设定的常数。
当然,本领域技术人员显然可知,本发明还可以采用更高阶(例如2阶、3阶等)滤波算法或者其他均值算法来获得稳态值X。本发明不局限于上述具体实施例。
在利用统计法的t分布进行判断的实施例中,所需的均值xk可以与稳态值X的计算方法相同。
对于上述稳态值X计算的递推算法,利用新的采样值xk对当前稳态值X进行修正,得到对应稳态过程的新稳态值X。
根据判断结果,并结合定时器输出的时标,输出每个稳态过程对应的开始和结束时间,以及每个稳态过程中对应的稳态值X。
具体来说,对于连续物理量,假定判断其以往位于稳态过程,则计算一个值X代表该稳态过程中对应已采样数据的稳态值大小。在以时间间隔采样之后,获得一个新采样数据xk;判断xk是否仍在稳态过程,是,则利用xk修正X,继续稳态过程;不是,则输出该稳态过程的结束时间以及该稳态过程的稳态值X。
另外,如果以往不在稳态过程,对于新数据xk判断其是否进入到一个稳态过程;若没有进入,则继续当前状态;否则,输出稳态过程的开始时标,并将xk作为稳态数据,建立该稳态过程对应的新的稳态值X;如此继续。
对于稳态值输出,可以根据判断结果,仅输出在稳态过程结束时对应的稳态值X,也可以根据远程需要,将稳态过程中不同时间对应的稳态值X输出。
在一个实施例中,本发明还包括可以记录步骤,从而对每个稳态过程的开始时间、结束时间以及在结束时对应的稳态值进行记录。
以上输出和记录的稳态数据比现有的间隔T时间输出一次数据获得的数据量少(多个T都在一个稳态过程)且避免了混迭错误。并且,它们真实反映了系统在该时间段上的特性,从而可作为后续系统计算的无误输入。
由于稳态时间较暂态时间要长得多,所以输出或传送的数据大幅度减少。另外,又保证了信号不失真地被记录下来。当然,由记录的数据也能够复现原信号。
在一个实施例中,还可以包括预处理步骤,用于对采样出的采样值进行预处理,然后直接或重抽样输出用于后续判断和计算。一般地,预处理包括标度变换,还可以包括坏数据剔除,而对于正弦量的测量物理量,还可以包括有效值的计算。
需要指出的是,对于轮询系统,例如在规定的时间间隔t(例如电力调度自动化系统中t=3秒)或规定的时刻(例如用电监视系统中每个整点开始的每刻钟),需要采样终端输出一次数据的情况下,本发明的测量装置和方法可以不直接输出稳态过程开始和结束的时标,即,时标不明确输出而是暗含在轮询中。当输出的数据在稳态过程时,仅输出对应所需的稳态值X,而如果处于暂态过程,则输出一个采样数值如xk,并标志该数据为非稳态数据。这种变化仍落在本发明的范围内。
本发明可以应用于热工、电力系统中的温度、压力、流量、电压、电流、功率和相角等测量和记录中,能够真实、清晰地反映系统参数的变化情况,并且显著减少记录和输出数据的数量。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。