不同波形雷電流的頻譜特性分析

馬依拉古麗·賽提，余 華，劉曉月

(新疆維吾爾自治區吐魯番市氣象局，新疆 吐魯番 838000)

1 引言

一直以來，雷電對人類的生活和生產有著極大危害。隨著人類社會的發展，雷電表現出不同的危害形式，早期的雷電危害形式為雷擊，隨著電子科技領域的發展，雷電以雷電波侵入的方式對電子設備造成了很大的損壞，即當雷擊于各種線路(電力、信號、天饋等線路)或線路附近時,會在線路上發生雷電流侵入,由于大電流或過電壓的作用,從而損壞與之相連的各種電子設備。每年造成大量的人畜傷亡、建筑物的損壞以及森林火災等。在當今的信息化時代，強大的雷電電磁脈沖可導致各種微電子設備的運行失效，甚至損壞，成為威脅航空航天、國防軍事、計算機與通信領域的災害之一。

雷電流頻譜特征是雷電防護技術的重要依據。分析雷電流的幅頻、能頻、累積幅頻等有助于理清雷電危害重要波段的存在,即通過這些數據可以估算出通信系統以及電力系統頻帶范圍內雷電沖擊波的振幅和能量的大小,進而確定防雷措施。同時在浪涌保護器的選取、開發和研究高性能的電子浪涌保護器、雷電風險評估等方面也具有重大的指導意義[1]。

2 研究方法

利用Origin工具，本文通過文獻[2]選舉參數為8/20 μs雷電流模型進行仿真，來實現對雷電流常用的3種模型，即雙指數函數模型、Heidler函數模型和脈沖函數模型的圖形再現。

本文首先對3種函數進行傅里葉變換，得出了雷電流的幅頻譜、能量譜以及振幅累積譜和能量累積譜。然后對實驗室測得的不同峰值的雷電流進行頻譜分析，最終總結了不同波形雷電流的頻譜特性。

3 結果與分析

3.1 不同模型雷電流的頻譜特性分析

隨著頻率的增加，在3種函數模型下的單位峰值雷電流的振幅是逐漸減少的趨勢，其中雙指數函數模型的振幅頻譜下降速率比其他兩個函數模型的下降速率快些(表1)。

表1 單位峰值雷電流的振幅頻譜Tab.1 Amplitude spectrum of lightning current in unit peak

在雙指數函數模型，Heidler函數模型和脈沖函數模型下，從0.5～1 MHz的振幅累積變化速率分為為6.056×10-8、4.18×10-7、3.2×10-8，相對于從100～500 kHz的變化速率來說已經很小了。因此可以說，在3種模型下的雷電流振幅的累積頻譜主要分布在100～500 kHz(表2)。

表2 單位峰值雷電流的振幅累積變化Tab.2 The amplitude of the peak and lightning flow of the unit

在3種函數模型下，雷電流能量從500 kHz之后的變化很小幾乎不變。3種模型下從100～500 kHz雷電流能量的累積頻譜變化分別為2.75×10-5、3.087 5×10-4、2.367 5×10-4，與0.5～1 M的能量的變化速率相差10-2個量級。因此可以說，3種模型下的能量的累積頻譜主要集中在500 k以下的頻段范圍內(表3)。

表3 單位峰值雷電流能量的累積頻譜Tab.3 Cumulative spectrum of lightning flow energy in unit peak

3.2 實驗分析

對不同峰值雷電流進行實測實驗，I0取值分別為20 kA，36 kA，52 kA，68 kA，85 kA。

實驗證明，隨著頻率的增加，不同峰值雷電流的振幅頻譜、能量譜逐漸增大，雷電流峰值越大、振幅和能量就越大(圖1和圖2)。

圖1 不同峰值雷電流振幅頻譜變化圖Fig.1 Variation of amplitude spectrum of thunderbolt current at different peaks

從圖1中可以看出，不同峰值雷電流的振幅主要集中在2×105Hz的低頻段。雷電流峰值越大，雷電流振幅在低頻段的增長速率就越大，反之則緩慢。

從圖3中可以看出，不同峰值雷電流的振幅累積主要集中在6×105Hz頻率段。由于不同峰值雷電流的振幅主要集中在低頻部分，因此在低頻段雷電流的振幅累積增值迅速，在高頻段則緩慢。峰值I0越大，在低頻段的增長速率就越大，反之則緩慢。

從圖2和圖4中可以看出，不同峰值雷電流的能量主要分布在1.2×105Hz的低頻段，越大，雷電流能量就越大，雷電流能量在低頻段的增值就越大，增長速度就越快，反之則較緩慢。不同峰值雷電流的能量累積主要集中在20k以下的低頻部分，越大，雷電流能量累積就越大，在低頻段的增長速率越快，反之則較緩慢。

圖2 不同峰值雷電流的能量變化圖Fig.2 Energy variation diagram of lightning current at different peaks

圖3 不同峰值雷電流的振幅累積頻譜變化圖Fig.3 Amplitude cumulative frequency spectra of lightning current at different peaks

圖4 不同峰值雷電流的能量累積頻譜變化圖Fig.4 Energy accumulation spectra of lightning flow at different peaks

4 結論

本文通過對基于雙指數函數、Heidler函數以及脈沖函數的模擬雷電流的計算并結合試驗室測得的雷電流數據分析了各種模擬波形的幅頻、能量譜的分布規律，得到以下結論：

①雙指數函數模型、Heidler函數模型以及脈沖函數模型和實驗室實測得到的結論一致，即雷電流的振幅和能量主要集中在低頻部分；通過實驗得出，不同波形雷電流的振幅主要集中在2×105Hz的低頻段，能量主要集中在1.2×105Hz頻率段。

②不同峰值雷電流的振幅和能量主要集中在低頻部分，峰值I0越大，雷電流的振幅，振幅累積和能量累積就越大，在低頻段的增值就越大，高頻段則緩慢。

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