二階電路暫態過程振蕩頻率的提取

霍龍

（沈陽工程學院 遼寧 沈陽 100136）

二階電路的暫態分析中，當電路處于欠阻尼狀態時其響應為一個衰減振蕩波。通過數字示波器或數字仿真可以獲得振蕩波的一組離散化數據，它是電路變量的精確時域解。當振蕩波是以一組離散的數據點給出時，如何準確地從數據中提取振蕩頻率具有重要意義。在電力系統故障分析中，故障電流流波形就是一個衰減振蕩波，在頻域上表現為主頻的諧波形式，利用這些頻率可以進行故障測距[1-2]，可以分析暫態過程對繼電保護及自動裝置工作性能的影響[3]。

以往振蕩頻率測量多采用測量相鄰波峰幅值的方法 由于取用的波形特征數據偏少，讀數誤差較大，計算精度低。并且波形上的其他數據點均未取用，造成數據的浪費。

為了充分利用衰減振蕩曲線的全部離散化數據（數據量由采樣間隔決定），文中采用非線性最小二乘優化法，通過曲線擬合求出振蕩頻率。首先得出曲線的含有特征參數的數學模型，然后構造二乘殘差函數，設置特征參數的初始值，最后通過MATLAB編程用最優化算法搜索函數的極小值。搜索成功后得到擬合曲線的特征參數，從特征參數中獲得振蕩頻率的精確值。該算法執行速度快，程序通用性強，能夠準確提取振蕩頻率。

1 原理與算法

二階電路的暫態過程在欠阻尼時的響應為衰減振蕩曲線，其解析式如下：

其中 δ為衰減系數、ω 為振蕩角頻率、A=f（0）為與 f（t）同量綱的幅值、β為初相角。這4個參數作為特征參數唯一地決定了響應曲線的形狀（響應的表達式）。當響應曲線是以離散的數據點（tk，fk）給出時，文中擬通過非線性最小二乘優化方法確定這4個參數，進而從參數中得到振蕩頻率

設擬合曲線模型為：

其中 ai（i=1，2，3，4）為待求參數。 首先由 n 對離散數據點（tk，fk）（k=1，2，…，n）構造二乘殘差目標函數：

最小二乘曲線擬合的目標就是確定參數ai，使得目標函數Twoexps的值為最小[4-5]。

在非線性最小二乘估計算法中，有效而完善的算法當推Marquadst算法[6]。它是專門為參數估計的最小二乘準則而設計的。Marquadst算法認為：1）關于被估參數的最小二乘函數，在接近最小值點時，呈拋物線形態，且可用Taylor級數的前三項足夠好地近似，宜取較小步長；2）在遠離最小值點時，變化陡峭，適于最速下降法處理，步長宜取大。

設被估參數向量為a，a的初始近似值為a0，a與初值a0之差為Δa，則a按下式更新：

其中

H為Hessian矩陣，元素的近似值為：

用Δa修正初始值a0得到更新值a。即對于指定精度ε（一般取 0.001），當 Δa ＞ε 時，用a置換a0重新求解（5）式并代入（4）式，如此反復更新a值（迭代），直至得到 Δa <ε 時的a值為最終結果。

算法流程如下：

1）輸入 n 對離散數據組（tk，fk），構造目標函數 Twoexps，設置精度ε；

2）由數據（tk，fk）確定初始值 a0；

3Δ）由式（6）計算 Hessian 矩陣，由（4）式計算 χ2（a）并求得梯度a（χ2）；

4）解矩陣方程式（5）求得修正值Δa；

5）用Δa修正初始值a0得到更新值a；

6）若 Δa ＞ε，用更新值 a 取代 a0重復步驟 3）、4）、5）直到 Δa <ε，終止更新。

2 初始值的計算

初始值的設定關系到最優化的收斂速度和結果的穩定性。為避免人工設置初始值，則要求給出由離散數據組（tk，fk）直接確定初始值的方法。 設 a0=[a10，a20，a30，a40]T，本文給出如下計算方法：

參數a10是A的初始值，可以取yk的最大值，即a10=max（fk），并以此值作為f1，如圖1所示，由此形成模型函數為衰減振蕩的數據組。

圖1 衰減振蕩曲線Fig.1 Damped oscillation characteristic

參數a30是ω的初始值，設f（t）的兩個相鄰的過零點分別為 tA和 tB（見圖 1），則：

考慮到離散數據點不一定恰好過零，為了求tA和tB的近似值，本文采用直線求交法。以tA為例，取f值異號的相鄰兩個數據點 fi-1、 fi（即 fi-1fi＜0），則必有 ti-1＜tA＜ti，連接 fi-1、 fi的直線與時間軸的交點作為tA的近似值。同理，取fj-1、fj的連線與時間軸的交點作為tB的近似值[7]，于是得式（9）：

a40是初相角β的初始值，取決于坐標原點的選取。設f（t）第一零點為 tA，則有 ωtA=π-β，得：

a20是衰減系數δ的初始值，由于p=δ+jω （也稱固有頻率），有，得：

若離散數據（tk，fk）中含有兩個相鄰的極值點（如圖1的fm1和 fm2），則衰減系數 a20也可由式（12）計算[8]：

3 模擬算例和實驗結果

文中用MATLAB語言編程實現上述算法。下面以算例和實驗說明算法的有效性和準確性。

例1設二階電路的暫態解表達式為：

為了模擬實測情況，在上述信號中加入1%的白噪聲信號。t在[0，15 ms]中取值，采樣間隔為1 ms，優化的終止容差取ε=10-4。

計算結果如表1所示，角頻率a3的真值為628.32 rad/s，優化值為629.039 rad/s。振蕩頻率f的真值為f=100 Hz，優化值為：

相對誤差為0.11%，這是從1%的噪聲污染數據中優化的結果。若噪聲降為0.5%，則a3的優化值為628.678 6，相對誤差為0.057%。可見，本文算法在原始數據趨于準確的前提下，優化精度會顯著提高。

表1 例1的計算結果Tab.1 Computation results of example 1

實驗電路采用Vpp=2 V，f=1 000 Hz的方波作為激勵。為了降低電容中損耗電阻的影響[9]，電容取C=0.01 μF，電感取L=15 mH（損耗電阻rL=17.33 Ω），串聯可變電阻R可以改變電路的工作狀態，當R=592.53 Ω（含rL）時得到圖2所示波形。

圖2 實驗電壓波形Fig.2 The experimental voltage waveform

數據采集時間取 t=（0～110）μs，采樣間隔為 Δt=4 μs。 取ε=10－4時，角頻率a3的優化結果如表2所示，相對誤差為0.000 607 97（約 0.061%）。

表2 例2的計算結果Tab.2 Computation results of example 2

4 結 論

針對離散數據，本文采用非線性最小二乘優化方法進行暫態波形的分析。可以計算暫態波形中的角頻率、衰減系數、幅值和初相角，其相對誤差小于10－3。算法易于理解，編程代碼簡明，程序運行可靠（均能進入二乘殘差函數的淺谷中搜索出極小值點）。只要輸入數據準確，采樣區間取（1.5～2）倍振蕩周期，優化結果可以達到很高的精度，程序具有很強的實用性和通用性。

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