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文档简介

1、基于Matlab的模拟视觉系统模型设计摘要:电压波动作为衡量电能质量的一项重要指标,其测量国际上主要有日本的法,英国的电弧法以及基于IEC/UEC标准测试法,而模拟视觉系统作为其中的一项重要环节,其设计标准的科学与否直接影响测试仪器的准确度与权威性。本文分析了模拟视觉系统的原理及其组成部分,以测试光源,人-眼-脑反应为基础,建立了一个较为科学的视觉系统模型。在此基础上编写Matlab程序进行分析与验证。关键字:模拟视觉系统 IEC 灯-眼-脑1引言视觉模拟系统是根据人眼对灯光的反映来感觉电压波动,模拟人眼、脑的感官来进行,人眼具有滤波功能,其主要接受来自0.535Hz的波,其具有带通滤波器性质

2、,主要通过六阶巴特沃斯滤波器进行模拟。而大脑的反映具有非线性和记忆效应,可以使用滤波器起到平滑的作用。通过对视觉模拟系统的研究,可以尽可能的使人眼脑反应的模拟系统更为逼真,进而提升电压波动的测量精度,为改善电能质量提供实际依据。2视觉系统模型的建立从人对灯光的视感机理的理论分析和本质认识出发,为其建立一个较为严谨的数学模型是十分必要的。其基本思路是,通过对电压波动的响应特性、人眼的感光反应能力和大脑的记忆存储效应的近似数学描述,从而得到人的视觉系统模型及对应传递函数。从图1可以看出,视觉系统模型总体上分为两部分: 第一部分是由框1 组成的电压输入适配调整; 第二部分是由框2、框3和框4组成的模

3、拟视觉系统模拟,即灯眼脑反应链的频率响应特性; 第三部分是由框5组成的测量到的瞬时闪变视感度的统计分析。图1中,框1为输入级,含有一个输入电压适配器和一个自检信号发生器。电压适配器通过调节输入变压器分接头可实现电压适配,使得调制的50Hz工频电压有效值维持在标称水平。信号发生器则用来产生标准的调制波电压,作为仪器的自检与标定信号。被测信号通过框2分离出与调幅波幅值成比例的电压波动量。该波动量反映了灯照度变化与电压波动的关系。然后通过0.0535 Hz 的带通滤波器(框3),可滤除其中的直流分量和工频及以上频率的分量,从而解调出调幅波,再经过视感度加权滤波器便可模拟出人眼视觉系统在白炽灯受到正弦

4、电压波动影响下的频率响应。框4则模拟了人-眼脑觉察过程的非线性,具有积分功能的一阶低通滤波器起平滑平均作用,并模拟人脑神经对视觉反映的非线性和记忆效应。由框2、框3 和框4 组成灯眼脑模拟环节。图1 模拟视觉系统原理框图3视觉系统模型设计输入信号由工频正弦信号和8.8Hz的调幅波信号经加法器和乘法器合成,输入信号可表示为。输入信号波形图如下:图2 输入信号波形输入信号经平方解调和带通滤波后的波形如下图3所示。其中带通滤波的通频带为0.0535Hz,带通滤波的传递函数为:其中, ,。图3 经平方解调和带通滤波后的波形平方解调后由FFT工具箱进行分析如图4,图5图4 基波/谐波比例条形图图5 基波

5、/谐波比例分析经带通滤波器后还需对信号进行视感度加权滤波,对量程进行选择,从而模拟灯眼脑反应链。该部分传递函数为: 经过该环节后的波形如下图所示:图6 经灯眼脑反应链后的波形4 结论与展望本文主要完成了电能质量电压波动测量下的视觉系统模型建立,通过对现阶段常用的方法进行了设计与matlab仿真分析。利用电压波动同步检测法进行信号发生及其标定,增益调整与输入适配,再此基础上通过六阶巴特沃斯带通滤波器,模拟实际的低通、高通滤波器搭建灯-眼-脑模拟视觉模型,起到了良好的效果,与现阶段的设计标准较为平行。随着技术的进步,视觉系统模型的建立将采用新的理论和数学方法,如基于神经网络和小波变换来分析和研究视

6、觉系统的反应规律,这不仅在理论上达到更深入的认识和更逼真的描述,而且可能提出新的更符合生产实际的准确测量与评估方法。参考文献1.附录1.%35hz低通滤波器巴特沃斯clear all;wp=2*pi*35;ws=2*pi*36;Ap=1;As=40;N,wc=buttord(wp,ws,Ap,As,s);num,den=butter(N,wc,s);w=wp ws;h=freqs(num,den,omega);w=0:200:12000*pi;h=freqs(num,den,omega);gain=20*log10(abs(h);plot(w/(2*pi),gain);2. %先运行mdl文件再运行本脚本。y=simout.signals.values;num=(219.91)6;den=1 848.85 9,14*(219.91)3 7.46*(219.91)4 3.86*(219.91)5 (219.91)6 ;num1=100.55;den1=1 51.02 3057.21;num2=73.8781 73.87871*14.324;den2=1 7.6991+137.602 7.6991*137.602%六阶巴特沃斯带通滤波器figure(1)y1=filter(num,den,y)

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