CN109408766B - 一种梯形图频率计算的方法 - Google Patents

一种梯形图频率计算的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109408766B
CN109408766B CN201811122317.7A CN201811122317A CN109408766B CN 109408766 B CN109408766 B CN 109408766B CN 201811122317 A CN201811122317 A CN 201811122317A CN 109408766 B CN109408766 B CN 109408766B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
frequency
square wave
value
calculation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811122317.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109408766A (zh
Inventor
周自强
杨华
竹瑞博
王方立
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Electric Power Research Institute Of Sepc
Beijing Winicssec Technologies Co Ltd
Original Assignee
State Grid Electric Power Research Institute Of Sepc
Beijing Winicssec Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Electric Power Research Institute Of Sepc, Beijing Winicssec Technologies Co Ltd filed Critical State Grid Electric Power Research Institute Of Sepc
Priority to CN201811122317.7A priority Critical patent/CN109408766B/zh
Publication of CN109408766A publication Critical patent/CN109408766A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109408766B publication Critical patent/CN109408766B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/05—Digital input using the sampling of an analogue quantity at regular intervals of time, input from a/d converter or output to d/a converter

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Ladders (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

本发明公开了一种梯形图频率计算的方法，包括以下步骤：步骤1、通过模数转换芯片把模拟量转换成数字量；步骤2、创建一个数组A大小为10；步骤3、每采集一个数据点D，数组A里面的所有数据都往前整体移动一个位置；步骤4、当数组的数据存满10个后开始计算；步骤5、对于转换之后的数据，设定两个阈值来计算梯形图每个阶梯的时间；步骤6、返回到步骤3继续采集下一个数据点；步骤7、梯形波质量评估。本发明所述方法的优点是：能够有效的抑制干扰并提高计算的准确度；能够有效的节省计算对内存的消耗，本发明所述方法简单易行并能够减少对计算机的CPU资源的使用。

Description

一种梯形图频率计算的方法
技术领域
本发明属于工业控制技术领域,尤其涉及一种梯形图频率计算的方法。
背景技术
目前，随着工业化与信息化进程的不断交叉融合，越来越多的信息技术应用到了工业领域。与此同时，由于工业控制系统广泛采用通用软硬件和网络设施以及与企业管理信息系统的集成，导致工业控制系统越来越开放，并且与企业内网、互联网产生了数据交换。所以针对工业控制设备开启了工控漏洞挖掘，针对工业控制设备对工控协议实现进行漏洞挖掘，在测试过程中，需要针对设备的多个输出进行监视，其中AI(模拟输入)监视器是重要的监视器之一，用来监视设备的AO(模拟输出)梯形图波形频率，进而计算AO输出的频率误差和电压误差。
公开号为CN108268633A的专利申请公开了一种在Spark streaming平台下的序列片段频率计算方法，包括以下步骤：1)发送端缓存流式数据，当流式数据的缓存量达到预设值时，则对缓存的流式数据进行组织，再传输至接收端中；2)接收端启动若干线程，并使用其中一个线程进行数据的接收，再对接收到的数据进行缓存，同时通过其他线程进行数据的统计处理；3)将本次数据统计的结果与之前数据统计的结果进行相加求和，并将求和的结果作为当前已统计流式数据中待计算序列片段出现的频率，再对本批次处理的数据末尾进行复制，然后从缓存中取出下一批数据继续进行统计，直至完成所有数据统计为止.
公开号为CN108181815A的专利申请公开了波形频率计算方法，包括：步骤1、中心线的确定。步骤2、在步骤1中存储的数据中寻找一个极大值Max和一个极小值Min。步骤3、把中心线Mline的值设置为Mline＝(Max+Min)/2。步骤4、当当前波形的值小于Mline，则当波形的值大于等于中心线Mline的值的时候开始寻找极大值Max，步骤5、当波形的值小于等于中心线Mline的值的时候开始寻找极小值Min。步骤6、对中心线Mline的值进行重新修正即Mline＝(Max+Min)/2。步骤7、通过采样频率和极大值Max到极小值Min之间存在的采样点进行采样频率计算。
综上所述，在传统的频率计算方法中，均不能对干扰形成有效的抑制从而导致了波形的变化对频率的计算产生很大的误差，传统方法是采用比较前后的数值变化的方法进行计算，其缺点是在出现干扰的时候可能把干扰带来的变化计算成频率变化，从而产生计算误差，导致不能正确计算。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够克服上述技术问题的梯形图频率计算的方法。
本发明所述方法包括以下步骤：
步骤1、通过模数转换芯片(AD芯片)把模拟量转换成数字量，采样频率是1000HZ，计算窗口为10ms的数据，每次计算取10个采样点进行计算。
步骤2、创建一个数组A大小为10，用于存放采样数据。
步骤3、每采集一个数据点D，数组A里面的所有数据都往前整体移动一个位置，然后把最新的数据存放到数组A里面的最后一个位置；
即:A[0]＝A[1]A[1]＝A[2]......A[8]＝A[9]A[9]＝D。
步骤4、当数组的数据存满10个后开始计算，计算公式为：(A[9]-A[0])/10。
步骤5、对于转换之后的数据，设定两个阈值来计算梯形图每个阶梯的时间，即设定方波向上时的阈值和方波向下时的阈值：
步骤5.1、当方波的数值超过阈值并保持至少方波宽度的一半的时间，则视为找到一个有效的方波；
步骤5.2、当找到一个方波后，计数器C从0开始计数，当找到下一个方波后开始计算；
步骤5.3、计算公式如下：
T＝(C/SF)；
F＝(1/T)；
上式中，T：为梯形波一个阶梯的时间，T的单位为秒；
C：为计数器记录的采样点的个数；
SF：为采样的频率，即以上所述的1000HZ；
F：为梯形波的频率，F的单位为HZ。
步骤6、返回到步骤3继续采集下一个数据点。
步骤7、梯形波质量评估：
步骤7.1、梯形波振幅稳定性评估；
QA＝∑pi；
上式中，P是原始波形转化后的数据点，i＝1,2......n；
当梯形波的上升和下降部分是对称的，则QA收敛于0值，否则，QA会收敛于一个定值，通过计算多组QA的方差来量化QA的变化；
令：Xi＝QAi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure BDA0001811475480000031
上式中：
Xi：为转化后波形第i个数据点；
Figure BDA0001811475480000032
为N个波形数据点的均值；
N：为数据点的个数；
σ2：为方差；
其中，方差的值越小说明波形振幅越稳定，也就说明波形质量越好，在实际使用中，能够设定一个阈值来确定能够容忍的波形质量要求；
步骤7.2、梯形波频率稳定性评估；
计算出n组频率值Fi，其中i＝1,2......N；
令：Xi＝Fi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure BDA0001811475480000033
上式中：
Xi：为第i个频率值；
Figure BDA0001811475480000034
为N个频率值的均值；
N：为频率值的个数；
σ2：为方差。
其中，方差的值越小说明波形频率越稳定，也就说明波形质量越好，在实际使用中，能够设定一个阈值来确定能够容忍的波形质量要求。通过对时间误差维度(即：频率维度)和振幅维度对波形进行质量评估，通过时间误差维度能够评估波形在横向的失真情况，通过振幅维度能够评估波形在纵向上的失真情况，因此，本发明所述方法能够更准确和客观地对波形的失真进行评估。
本发明所述方法涉及的技术名词解释如下：
采样：(sampling)也称取样，指把时间域或空间域的连续量转化成离散量的过程，由于计算机无法处理模拟数据，所以通过采样能够把模拟数据转换成离散数据，然后通过计算机来处理数据。
采样频率：每秒钟的采样样本数称为采样频率；采样频率越高，数字化后波形就越接近于原来的波形。
本发明所述方法的优点是：能够有效的抑制干扰并提高计算的准确度；能够有效的节省计算对内存的消耗，本发明所述方法简单易行并能够减少对计算机的CPU资源的使用。
附图说明
图1是本发明所述方法的原始波形示意图；
图2是本发明所述方法的原始波形转换之后的波形示意图；
图3是本发明所述方法的设定方波向上时的阈值和方波向下时的阈值的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。本发明所述方法包括以下步骤：
步骤1、通过模数转换芯片(AD芯片)把模拟量转换成数字量，采样频率是1000HZ，计算窗口为10ms的数据，每次计算取10个采样点进行计算。
步骤2、创建一个数组A大小为10，用于存放采样数据。
步骤3、每采集一个数据点D，数组A里面的所有数据都往前整体移动一个位置，然后把最新的数据存放到数组A里面的最后一个位置；
即:A[0]＝A[1] A[1]＝A[2]......A[8]＝A[9] A[9]＝D。
步骤4、当数组的数据存满10个后开始计算，计算公式为：(A[9]-A[0])/10。
步骤5、对于转换之后的数据，如图1、2所示，设定两个阈值来计算梯形图每个阶梯的时间，即设定方波向上时的阈值和方波向下时的阈值，如图3所示：
步骤5.1、当方波的数值超过阈值并保持至少方波宽度的一半的时间，则视为找到一个有效的方波；
步骤5.2、当找到一个方波后，计数器C从0开始计数，当找到下一个方波后开始计算；
步骤5.3、计算公式如下：
T＝(C/SF)；
F＝(1/T)；
上式中，T：为梯形波一个阶梯的时间，T的单位为秒；
C：为计数器记录的采样点的个数；
SF：为采样的频率，即以上所述的1000HZ；
F：为梯形波的频率，F的单位为HZ。
步骤6、返回到步骤3继续采集下一个数据点。
步骤7、梯形波质量评估：
步骤7.1、梯形波振幅稳定性评估；
QA＝∑pi；
上式中，P是原始波形转化后的数据点，i＝1,2......n；
当梯形波的上升和下降部分是对称的，则QA收敛于0值，否则，QA会收敛于一个定值，通过计算多组QA的方差来量化QA的变化；
令：Xi＝QAi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure BDA0001811475480000051
上式中：
Xi：为转化后波形第i个数据点；
Figure BDA0001811475480000052
为N个波形数据点的均值；
N：为数据点的个数；
σ2：为方差；
其中，方差的值越小说明波形振幅越稳定，也就说明波形质量越好，在实际使用中，能够设定一个阈值来确定能够容忍的波形质量要求；
步骤7.2、梯形波频率稳定性评估；
计算出n组频率值Fi，其中i＝1,2......N；
令：Xi＝Fi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure BDA0001811475480000053
上式中：
Xi：为第i个频率值；
Figure BDA0001811475480000054
为N个频率值的均值；
N：为频率值的个数；
σ2：为方差。
其中，方差的值越小说明波形频率越稳定，也就说明波形质量越好，在实际使用中，能够设定一个阈值来确定能够容忍的波形质量要求。通过对时间误差维度(即：频率维度)和振幅维度对波形进行质量评估，通过时间误差维度能够评估波形在横向的失真情况，通过振幅维度能够评估波形在纵向上的失真情况，因此，本发明所述方法能够更准确和客观地对波形的失真进行评估。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明公开的范围内，能够轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (1)

1.一种梯形图频率计算的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过模数转换芯片把模拟量转换成数字量，采样频率是1000HZ，计算窗口为10ms的数据，每次计算取10个采样点进行计算；
步骤2、创建一个数组A大小为10，用于存放采样数据；
步骤3、每采集一个数据点D，数组A里面的所有数据都往前整体移动一个位置，然后把最新的数据存放到数组A里面的最后一个位置；即:A[0]＝A[1]A[1]＝A[2]......A[8]＝A[9]A[9]＝D；
步骤4、当数组的数据存满10个后开始计算，计算公式为：(A[9]-A[0])/10；
步骤5、对于转换之后的数据，设定两个阈值来计算梯形图每个阶梯的时间，即设定方波向上时的阈值和方波向下时的阈值：
步骤5.1、当方波的数值超过阈值并保持至少方波宽度的一半的时间，则视为找到一个有效的方波；
步骤5.2、当找到一个方波后，计数器C从0开始计数，当找到下一个方波后开始计算；
步骤5.3、计算公式如下：
T＝(C/SF)；
F＝(1/T)；
上式中，T：为梯形波一个阶梯的时间，T的单位为秒；
C：为计数器记录的采样点的个数；
SF：为采样的频率，即以上所述的1000HZ；
F：为梯形波的频率，F的单位为HZ；
步骤6、返回到步骤3继续采集下一个数据点；
步骤7、梯形波质量评估：
步骤7.1、梯形波振幅稳定性评估；
QA＝∑pi；
上式中，P是原始波形转化后的数据点，i＝1,2......n；
当梯形波的上升和下降部分是对称的，则QA收敛于0值，否则，QA会收敛于一个定值，通过计算多组QA的方差来量化QA的变化；
令：Xi＝QAi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure FDA0004108354110000021
上式中：
Xi：为转化后波形第i个数据点；
Figure FDA0004108354110000023
为N个波形数据点的均值；
N：为数据点的个数；
σ2：为方差；
步骤7.2、梯形波频率稳定性评估；
计算出n组频率值Fi，其中i＝1,2......N；
令：Xi＝Fi，其中i＝1,2......N；
则方差公式如下：
Figure FDA0004108354110000022
上式中：
Xi：为第i个频率值；
Figure FDA0004108354110000024
为N个频率值的均值；
N：为频率值的个数；
σ2：为方差。
CN201811122317.7A 2018-09-26 2018-09-26 一种梯形图频率计算的方法 Active CN109408766B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811122317.7A CN109408766B (zh) 2018-09-26 2018-09-26 一种梯形图频率计算的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811122317.7A CN109408766B (zh) 2018-09-26 2018-09-26 一种梯形图频率计算的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109408766A CN109408766A (zh) 2019-03-01
CN109408766B true CN109408766B (zh) 2023-05-16

Family

ID=65466416

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811122317.7A Active CN109408766B (zh) 2018-09-26 2018-09-26 一种梯形图频率计算的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109408766B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5355390A (en) * 1990-05-17 1994-10-11 Nippondenso Co., Ltd. Communication apparatus for transmitting and receiving communication signals through common transmission line
CN1671033A (zh) * 1999-07-02 2005-09-21 高级能源工业公司 用于控制对直流计算机部件的电力输送的系统
CN106251813A (zh) * 2016-09-06 2016-12-21 深圳市国华光电科技有限公司 基于等功率的电润湿驱动波形生成方法及系统
CN107017655A (zh) * 2017-06-14 2017-08-04 国网山西省电力公司电力科学研究院 送端换流站直流输电线路最大输送功率的调整方法
CN107317811A (zh) * 2017-06-23 2017-11-03 北京威努特技术有限公司 一种模拟plc的实现方法
CN107428164A (zh) * 2015-03-11 2017-12-01 萨尔技术有限公司 具有对脉冲形状的修调控制的致动器驱动电路
CN108181815A (zh) * 2017-12-29 2018-06-19 北京威努特技术有限公司 波形频率计算方法
CN108268633A (zh) * 2018-01-16 2018-07-10 西安电子科技大学 一种在Spark streaming平台下的序列片段频率计算方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5770132B2 (ja) * 2012-03-23 2015-08-26 株式会社ジャパンディスプレイ 検知装置、検知方法、プログラム、及び表示装置
JP2015527889A (ja) * 2012-07-25 2015-09-24 ザ ブロード インスティテュート， インコーポレイテッド 誘導可能なｄｎａ結合タンパク質およびゲノム撹乱ツール、ならびにそれらの適用
US10251790B2 (en) * 2013-06-28 2019-04-09 Nocira, Llc Method for external ear canal pressure regulation to alleviate disorder symptoms

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5355390A (en) * 1990-05-17 1994-10-11 Nippondenso Co., Ltd. Communication apparatus for transmitting and receiving communication signals through common transmission line
CN1671033A (zh) * 1999-07-02 2005-09-21 高级能源工业公司 用于控制对直流计算机部件的电力输送的系统
CN107428164A (zh) * 2015-03-11 2017-12-01 萨尔技术有限公司 具有对脉冲形状的修调控制的致动器驱动电路
CN106251813A (zh) * 2016-09-06 2016-12-21 深圳市国华光电科技有限公司 基于等功率的电润湿驱动波形生成方法及系统
CN107017655A (zh) * 2017-06-14 2017-08-04 国网山西省电力公司电力科学研究院 送端换流站直流输电线路最大输送功率的调整方法
CN107317811A (zh) * 2017-06-23 2017-11-03 北京威努特技术有限公司 一种模拟plc的实现方法
CN108181815A (zh) * 2017-12-29 2018-06-19 北京威努特技术有限公司 波形频率计算方法
CN108268633A (zh) * 2018-01-16 2018-07-10 西安电子科技大学 一种在Spark streaming平台下的序列片段频率计算方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
包含频率色散效应的细胞膜和核膜跨膜电位的仿真;郭飞等;《电工技术学报》;20131126(第11期);第182-188页 *
复杂瞬态注入波形的等效简化方法;潘晓东等;《高电压技术》;20170504(第05期);第1736-1744页 *
智能变电站信息安全风险评估研究;周自强等;《保密科学技术》;20170820(第08期);第34-36页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109408766A (zh) 2019-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109558295B (zh) 一种性能指标异常检测方法及装置
EP1142123B1 (en) Analogue to digital converter and method of analogue to digital conversion with non-uniform sampling
Andreolini et al. Adaptive, scalable and reliable monitoring of big data on clouds
US20110161048A1 (en) Method to Optimize Prediction of Threshold Violations Using Baselines
CN113568960B (zh) 物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质
CN110879927B (zh) 一种用于海目标检测的海杂波幅度统计分布现场建模方法
CN116865269A (zh) 一种风电机组高谐波补偿方法及系统
WO2016060620A1 (en) Frame based spike detection module
CN109408766B (zh) 一种梯形图频率计算的方法
CN111740865B (zh) 一种流量波动趋势预测方法、装置及电子设备
CN110543482B (zh) 一种最大时间间隔误差计算方法及系统
US10742535B2 (en) Monitoring a resource consumption of an application
CN108415880B (zh) 一种基于样本熵与小波变换的线损特性分析方法
CN113867142A (zh) 传感器控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN109768995B (zh) 一种基于循环预测和学习的网络流量异常检测方法
CN111443641B (zh) 采样率校正方法、系统、设备及存储介质
JP4933475B2 (ja) 帯域管理プログラム、帯域管理装置および帯域管理方法
CN117130851A (zh) 一种高性能计算集群运行效率评价方法及系统
KR101869490B1 (ko) 스트리밍 데이터 처리시스템의 이상동작 분석 장치 및 그 방법
JP4674862B2 (ja) トラヒック量推定方法、トラヒック量推定装置及びトラヒック量推定プログラム、並びに当該トラヒック量推定方法を利用したパケット廃棄防止方法
CN110764975A (zh) 设备性能的预警方法、装置及监控设备
CN1648994A (zh) 有声无声判定装置和有声无声判定方法
CN113364699B (zh) 基于多尺度自相似特性的云数据流量管控方法和系统
CN114005256A (zh) 基于报警持续时间概率函数的报警延迟器设计方法及系统
CN113074813B (zh) 一种太赫兹时域光谱系统及其步长自适应调整方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant