CN102323479A - 列车谐波电流分析方法 - Google Patents

Abstract

列车谐波电流分析方法，采用高采样率数据记录仪连续记录大量的列车电缆中时域电流数据，然后将这些海量的数据导入计算机内存中，按照一定的时间间隔对数据分段进行均方根计算，然后对每个20ms内的数据进行快速傅里叶转换，使用滤波算法，可以快速的获得时域中的制定频率分量的变化。

Description

列车谐波电流分析方法

技术领域

本发明涉及列车谐波电流分析方法。

背景技术

目前，对于列车供电系统中工频谐波电流信号采集和分析方面，通常情况通过电流传感器连接频谱分析仪，采集特定频段的频率信号，该方案缺点在于测试偶然性大，不能对谐波电流的变化进行连续的采集记录，也无法针对指定频率连续记录电流的变化。列车状态分为启动、牵引、惰行、常用制动、紧急制动、停车，获取谐波电流的时域变化情况，对列车各状态下的电流干扰分析有很大的帮助。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的上述缺点，提供一种列车谐波电流分析方法。

为了解决以上技术问题，本发明提供的列车谐波电流分析方法，其特征在于具体步骤如下：

第一步、数据导入：

将列车谐波电流数据以数组的方式导入计算机内存中，时间数据流以时间数组X[]表示，与时间数据流对应的电流数据流以电流数组Y[]表示，其中，时间数据的精度为保留小数点后五位；

第二步、压缩数据：

电流数组Y[]中，以1000个电流数据为步长步进，对每2000个电流数据进行正弦波均方根运算获得压缩后的电流数据，重叠率为50%,从而获得压缩后的电流数组Y1[]；时间数组X[]中，保留时间数据的小数点后两位，从而形成与压缩后的电流数组Y1[]对应的压缩后的的时间数组X1[]；

第三步、带通滤波：

用巴特沃兹滤波算法对压缩后的电流数组Y1[]进行6阶带通滤波获得电流数组Y1＇[]，巴特沃兹滤波算法的中心频率取9.5kHz，带宽取300Hz；Y1＇[]与X1[]对应；

第四步、数据解析：

滤波后的电流数组Y1＇[]，以20个电流数据为步长步进，每2000个电流数据进行快速傅里叶变换，形成频率数组Y2[]，从频率Y2[]中提取9.5kHz频率的电流值，存入新的电流数组F[]；时间数组X1[]按均值处理，获得与电流数组F[]对应的时间数组T[]；

第五步、生成图表数据：

以时间数组T[]和电流数组F[]生成图表数据；

第六步、谐波电流分析完毕。

本发明第二步中采用数据压缩，将源数据大大压缩，在确保精度情况下，提高了运算效率。列车谐波电流测量中，对采样率要求较高(100k/s及以上)。列车从启动、牵引、惰行、常用制动、紧急制动至停车，所需时间10分钟以上，在此时间内采集到的电流数据至少10万个以上，时间单位微秒级。而列车线路中的谐波干扰主要来自牵引系统，其电流工作频率为50Hz，一个波形周期20ms。将采样数据从微秒级压缩至毫秒级不仅能够满足谐波分析的要求，而且可以极大地减少运算时间。所以需要对采样数据进行压缩处理，通过实验发现进行RMS运算处理后的数据，跟实际谐波电流最为接近，而且使用50%数据重叠率，能够有效地减小极短时间内电流突变（脉冲）对数据误差的影响。

本发明第四步对数据进行了解析，抽取所需数据。从时域电流数据转换成频域电流数据，需要一定时间范围内的数据进行快速傅里叶转换，列车线路中谐波电流为50Hz的整数倍，所以转换后的频域最小步频为50Hz，采用2000个数据进行快速傅里叶转换后的步频为50Hz。50Hz电流的周期为20ms，采用90%的数据重叠率，可以满足20ms内的时域数据转换为频域数据，提取指定频率处的电流值，结合20ms时间步进值，可以形成最终的指定频率处的时间频域电流幅值。

本方案采用高采样率数据记录仪连续记录大量的列车电缆中时域电流数据，然后将这些海量的数据导入计算机内存中，按照一定的时间间隔对数据分段进行均方根计算，然后对每个20ms内的数据进行快速傅里叶转换，使用滤波算法，可以快速的获得时域中的制定频率分量的变化。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明列车谐波电流分析方法。

具体实施方式

本发明列车谐波电流分析方法流程如图1所示。

列车谐波电流分析方法，具体步骤如下：

第一步、数据导入：

将列车谐波电流数据以数组的方式导入计算机内存中，时间数据流以时间数组X[]表示，与时间数据流对应的电流数据流以电流数组Y[]表示，其中，时间数据的精度为保留小数点后五位；

第二步、压缩数据：

电流数组Y[]中，以1000个电流数据为步长步进，对每2000个电流数据进行正弦波均方根运算获得压缩后的电流数据，重叠率为50%,从而获得压缩后的电流数组Y1[]；时间数组X[]中，保留时间数据的小数点后两位，从而形成与压缩后的电流数组Y1[]对应的压缩后的的时间数组X1[]；

第三步、带通滤波：

用巴特沃兹滤波算法对压缩后的电流数组Y1[]进行6阶带通滤波获得电流数组Y1＇[]，巴特沃兹滤波算法的中心频率取9.5kHz，带宽取300Hz；Y1＇[]与X1[]对应；

第四步、数据解析：

滤波后的电流数组Y1＇[]，以20个电流数据为步长步进，每2000个电流数据进行快速傅里叶变换，形成频率数组Y2[]，从频率Y2[]中提取9.5kHz频率的电流值，存入新的电流数组F[]；时间数组X1[]按均值处理，获得与电流数组F[]对应的时间数组T[]；

第五步、生成图表数据：

以时间数组T[]和电流数组F[]生成图表数据；

第六步、谐波电流分析完毕。

本方案采用高采样率数据记录仪连续记录大量的列车电缆中时域电流数据，然后将这些海量的数据导入计算机内存中，按照一定的时间间隔对数据分段进行均方根计算，然后对每个20ms内的数据进行快速傅里叶转换，使用滤波算法，可以快速的获得时域中的制定频率分量的变化。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (1)

1. 列车谐波电流分析方法，其特征在于具体步骤如下：

第一步、数据导入：

将列车谐波电流数据以数组的方式导入计算机内存中，时间数据流以时间数组X[]表示，与时间数据流对应的电流数据流以电流数组Y[]表示，其中，时间数据的精度为保留小数点后五位；

第二步、压缩数据：

电流数组Y[]中，以1000个电流数据为步长步进，对每2000个电流数据进行正弦波均方根运算获得压缩后的电流数据，重叠率为50%,从而获得压缩后的电流数组Y1[]；时间数组X[]中，保留时间数据的小数点后两位，从而形成与压缩后的电流数组Y1[]对应的压缩后的的时间数组X1[]；

第三步、带通滤波：

用巴特沃兹滤波算法对压缩后的电流数组Y1[]进行6阶带通滤波获得电流数组Y1＇[]，巴特沃兹滤波算法的中心频率取9.5kHz，带宽取300Hz；Y1＇[]与X1[]对应；

第四步、数据解析：

滤波后的电流数组Y1＇[]，以20个电流数据为步长步进，每2000个电流数据进行快速傅里叶变换，形成频率数组Y2[]，从频率Y2[]中提取9.5kHz频率的电流值，存入新的电流数组F[]；时间数组X1[]按均值处理，获得与电流数组F[]对应的时间数组T[]；

第五步、生成图表数据：

以时间数组T[]和电流数组F[]生成图表数据；

第六步、谐波电流分析完毕。