LabWindows相关论述.doc

基于LabWindows/CVI的军用电站频率的测量当今世界快速发展，科技创新日新月异。随着高精尖装备在现代化战争中的大量应用，人们对电能质量要求越来越高，而军用电站的测试也就变得十分重要。随着我军装备电气化水平的不断提高，武器系统对军用电站的依存度也在不断提高。军用电站的电气性能是整个武器系统作战效能正常发挥的基本保障，电站的电气性能必须满足用电装备的要求，因此无论是在电站装备的研制开发、出厂验收以及维护保障过程中，军用电站的电气性能测试都是核心任务之一。本文主要基于LabWindows/CVI，按照国军标规定的检测方法和技术指标，对军用电站的频率及各项指标进行测试并计算，最后得出是否符合要求的结论。1、 军用电站的电气性能指标军用电站的电气性能主要包括三个方面：电压特性、频率特性和波形特性。电压特性主要包括：稳态电压、电压整定范围、稳态电压调整率、瞬态电压调整率、电压波动率、电压稳定时间等；频率特性主要包括：稳态频率、稳态频率调整率、频率波动率、瞬态频率调整率、频率稳定时间等；波形特性主要包括：线电压波形正弦性畸变率、相电压总谐波含量、单个谐波含量、波峰系数等。对于三相电站还包括不对称负载下的线电压偏差、三相电压不平衡值、三相电压相移等参数。这些指标都是军用电站重要的电气性能指标，集中体现了军用电站的电气性能，相关的国标和国军标对不同类型的军用电站的性能指标范围有着明确的规定，GJB235A-97规定四种类型电站的八项主要电气性能指标的划分标准，正确理解这些指标的含义、测试条件和方法是正确进行军用电站电气性能测试的前提。本文主要对频率的四项指标：稳态调整率、瞬态调整率、稳定时间、波动率进行研究。1.1 稳态频率调整率 1.1.1 定义 GJB/T1488 对稳态频率调整率 (%) f 的定义是指负载渐变和突变前后稳定的频率变化，用额定频率的百分数表示，即： 式中：f额定频率，Hz； f 1负载渐变和突变后的稳定频率，取各读数中（相对于 f 差值大）的最大值，Hz。 1.1.2 测量方法 （1）电站处于冷态，启动并调整电站在额定工况下。 （2）减负载至空载，从空载逐级加载至额定负载的25、50、75、100，再将负载逐级由100减至空载，记录各负载下的稳定频率。 （3）调整电站载额定工况下。 （4）减负载至空载，从空载突加额定负载，再突减该负载至空载，记录突加负载后的稳定频率读数。分别调整调整测试电站处于冷态和热态，额定负载，额定电压（功率因数为1.0）和95额定电压（功率因数为0.8（滞后）和1.0）状态下，重复步骤14，记录有关数据。 1.1.3 与其它标准中类似指标对比分析 ISO8528 对频率降 fst(%)定义是指在固定频率整定的条件下，额定空载频率与标称功率时的额定频率之间的频率差值，用某一百分数表示，即： 式中： f st额定空载频率，Hz； f i,r额定频率，Hz。 f i,r可以理解为按额定工况整定的空载频率。 1.2 频率波动率 频率波动率描述了频率在不变负载下保持恒定的趋势。 1.2.1 定义 GJB/T1488 对频率波动率fB(%)定义为负载不变时的频率变化限度，用规定值的百分数表示，即： 式中： fB,max负载不变时的最高频率，Hz； f B,min负载不变时的最低频率，Hz。 fB,max和f B,min取同一负载下同一次测量的最大值和最小值。 1.2.2 测试方法 （1）电站处于冷态，启动并调整电站在额定工况下。 （2）减负载至空载，从空载逐级加载至额定负载的25、50、75、100，再将负载逐级由100减至空载，观察在各负载下频率波动后的最大值和最小值（观察1次1min）并作记录。 （3）调整电站载额定工况下。 （4）减负载至空载，从空载突加额定负载，再突减该负载至空载，观察在各负载下频率波动后的最大值和最小值（观察1 次1min）并作记录。 分别调整调整电站处于冷态和热态，额定负载，额定电压（功率因数为1.0）和95额定电压（功率因数为0.8（滞后）和1.0）状态下，重复步骤14，记录有关数据。 1.2.3 与其它标准中类似指标对比分析 ISO8528-5 对稳态频率带 f(%)的定义是指恒定功率时的发电机组频率围绕某一平均值波动的包络线宽度用额定频率的某一百分数表示之值，即： 式中： f包络线宽度； f 额定频率。 1.3 谐波含量 谐波的基本概念:军用电站提供的标准正弦波数学表达式为： 式中： 初相角； 角频率。 在实际供电系统中，电站电压的波形往往偏离正弦电压而发生畸变。畸变波形可以用一系列不同频率的正弦函数之和来近似，即： 其中，sin 1t项称为基波，其它波形成为谐波，并且谐波频率是基波频率的整数倍，如sin 31t项称为3 次谐波，sin 51t项称为5 次谐波等。 1.4 频率稳定时间 频率稳定时间是判定瞬间频率特性的重要依据之一，直接影响军用电站供电质量。 定义：GJB1488 对频率稳定时间的定义是指从频率突变是起至频率开始稳定在频率波动范围内止所需的时间。 2、 LabWindows/CVI的基本介绍目前，我们所使用的虚拟仪器软件主要是由美国NI公司推出的系列软件，其中基于ANSI C的集成开发环境LabWindows/CVI适用于测试系统、控制系统及信号的分析与处理，并且提供了简单易用的编程环境。由于它主要针对工控领域，使得该工具效率高、简单易用、开发迅速。LabWindows/CVI是为测试控制技术的软件技术人员而开发的，主要适用于各种测试、控制、故障分析及信息处理软件的开发，尤其是大型、复杂的测试软件，使用LabWindows/CVI开发可以获得优良的测试性能。在国外，LabWindows/CVI最早应用于航空航天的飞行器测试，现在已经广泛地应用于工业技术的各个领域。由于LabWindows/CVI开发工具的不断完善，新的软件开发包和对软件组件的支持能力增强。对于不太复杂的非测试应用程序也可以通过LabWindows/CVI实现。此外，LabWindows/CVI还是教学和科研过程中有效的硬件调试软件工具，还可作为开发一般应用软件的可选工具之一。LabWindows/CVI是基于C 语言的交互式软件开发平台，它将功能强大的、使用灵活的C 语言与用于数据采集分析和显示的测控专业工具有机地结合起来，既简化了编程步骤，又保证了程序运行效率，是开发自动测试、自动控制、测试仪器通信、测试硬件控制和信号分析处理软件的理想开发平台。 利用LabWindows/CVI作为测试系统的软件开发平台，主要具有以下优点： 1、交互式的程序开发，效率高，可靠性强 2、 功能强大的函数库，方便实现数据采集和数据处理 3、开放式的框架结构，仪器驱动简单 4、灵活的程序调试手段，方便系统调试 5、高效的编程环境，提高了开发效率 3、 频率的测量方法频率测量是电子测量领域的最基本测量之一。由于频率信号抗干扰性强、易于传输、测量准确度较高,因此许多非频率量的传感信号都转换为频率量来进行测量和处理。因此频率测量方法愈来愈引起关注和研究。 频率测量可以分为两大类，即硬件测量方法和软件测量方法。 3.1 硬件测频法 硬件测频法的原理是通过电压比较器将正弦波信号变换为同频率的方波信号，由方波信号的上升沿或下降沿向CPU 提出中断，CPU 通过测量相邻两个中断的时间间隔来求取电压信号周期，以此得到频率值。为消除谐波对测量结果影响，测频电路还必须前置低通滤波器来滤除谐波。硬件测频法实现电路简单，响应快，计算机计算量小，在许多电力系统的监护和保护装置中都设置了硬件测频电路，采用硬件测频。硬件测频的缺陷是易受谐波影响，且需要一定的硬件开销。传统的频率测量方法有两种。一种是测频法,在一定时间间隔TG内测出待测信号重复变化的次数N,则被测信号的频率为：另一种方法是测周法,在被测信号的一个周期内测出标准高频信号fs的个数N,则被测频率：以上两种方法的主要误差是计数器的1量化误差,对于测频法,测量的相对误差为：测周法测量的相对误差为：可见测频法对高频信号有较高的测量精度,而测周法对低频信号的测量精度较高。在对测量精度要求高的情况下,两种方法的频率测量范围受到很大限制。使用多周期同步测频法对硬件测频法进行改进：多周期同步测频法是将标准频率信号和待测信号分别输入到两个计数器进行同步计数。测量时先由单片机预置闸门时间TG,当闸门开启信号来到时,计数器并不立即计数,而是等到被测信号的触发沿到来时,两个计数器才开始计数。当内部预置闸门时间结束时,两个计数器并不立即停止计数,而是等到被测信号下一个同相位触发沿到来才关闭同步门并停止计数。可见多周期测频法的实际闸门时间不是固定的值,它是被测信号周期的整数倍,即与被测信号同步。3.2 软件测频法 软件测频法是通过数据处理程序对采样数据进行分析计算求取系统频率，软件测频法根据其数据处理算法的不同可以归纳为以下几种： 3.2.1 周期法 原始的周期法，也称零交法（Zero-Crossing Method），测量原理是通过测量信号波形相继过零点的时间间隔来计算信号频率。这种方法物理概念清晰、易于实现，但精度低，受谐波、噪声和非周期分量影响较大，实时性不好。在实际测量系统中常采用周期法的改进算法，如水平交算法 、高次修正函数法 、最小二乘多项式曲线拟合法等，这些改进算法精度较高，但算法复杂，计算量较大。 3.2.2 解析法 解析法的原理是对信号观测模型进行数学变换，将待测量f或f表示为样本值的显函数来估计。解析法采用简单的信号观测模型，算法简明，计算量不大，较传统的周期法有所改进，但难以适应非稳态频率的测量，即使在稳态条件下，也必须有严格的前置滤波环节，且算法推导有近似化过程，精度总体不高，常应用于速度和精度要求不高且信号的非特征分量可以忽略的场合。 3.2.3 误差最小化原理类算法 误差最小化原理类算法的原理是采用含噪声的信号观测模型，算法设计以最小化误差的某种范数为目标，由于数学分析和信号处理领域对此类算法有详细的阐述，故问题的关键在于将测量求解化为相应的标准格式，并减少计算量。 此类算法包括最小二乘算法、最小绝对值近似法、牛顿类算法、离散卡尔曼滤波算法等。误差最小化原理类算法的最大优点是能较好地抑制具有白噪声动态的干扰信号,但其算法复杂，要借助于软件程序实现，随着数字信号处理硬件的发展，该类算法逐渐从离线分析应用进入实时控制领域。 3.2.4 DFT（FFT