电力载波扩频通信算法、无功功率算法、超声扫频算法

alaryt

本人在业余时间做了几个算法：
1、一套扩频解扩的算法，先用VHDL语言仿真，再用C语言仿真，并最终用C语言在电路板上实现，可用于电力载波通信，抗干扰提高18db。
9 v+ i( }' h! s# i; Z2、交流电的无功功率算法，采用HILBERT变换实现。原理是把30Hz到570Hz的整个电压频带内的信号移相90度再和电流相乘，同时也可以计算有功功率和功率因数等，此算法很轻易就达到0.0001的精度，影响精度的不在算法，在于AD和传感器的性能。
2 r0 O9 ~' b, v- M) J; A4 y3、超声扫频算法，VerilogHDL语言编写，扫频精度到0.01Hz,可下载到CPLD赛灵思的XC9572，也可以用ALTERA、LATTICE等公司的器件实现，扫频范围从20KHz到100KHz。
: f1 D7 u& `5 R$ c3 X6 q上面几个算法的参数可以随意设置，有兴趣的朋友可以一起研究研究。
联系方式：(EMAIL)alaryt@21cn.com QQ:17359285

alaryt

使用PIC的12位AD的DSPIC30F2011就可以到0.05%了,如果用16位AD则可到0.003%,算法使用32K采样速率,即64倍的50Hz,每个采样周期运行：
2 Y0 R, V$ ^" k  ]/ m8 `. C
0 t0 T9 {/ Z- Q5 n{一个电压去直流算法(一次乘加即可),一个电流去直流算法(一次乘加),一个90度移相(128次乘加),一个计算有功功率(一次乘),一个计算无功功率(一次乘),然后是输出有功功率和无功功率(共6次乘加),}
& @6 ^) C: p; i; g, G7 a; A/ e
1 H- v8 z8 ^( g( F6 z; J运算不用浮点数，就这些步骤,对于一般单片机来说都是措措有余。
( |  g. T7 J7 a6 B, f. L
: X4 F, w6 P; V* ]# f如果90度移项你使用FFT变换再移项再反变换，那么运算量将狂大，一般的硬件很难实现。我上述的方法精度很高，而且运算相当快。实时输出结果可以达到一个采样周期一个结果，可用来校正仪表。

如果带宽不要求到30倍协波，比如只要到11次协波，则运算量更小，精度更高。

alaryt

电力载波本人弄了几套算法：
1、用FM芯片做FSK调制解调，用8位单片机做扩频解扩，此方案成本低廉
2、用约15人民币的ARM做调制解调扩频解扩数字下变频等，此方案成本稍高，但性能比第1种要好一点，因为第1种是先解调在解扩，扩频增益没有完全用上，这种方案也是FSK调制。
# z6 G, G  i* K! m3 m3、上面两种方案都是基于真正FSK模式的，还有一套用BPSK和QPSK的，这两种成本基本一样，但是都比上两种成本高，因为使用真PSK调治，需要比较高速的DA。
总的来说，第1种在通信上就是在数字域中做扩频解扩，第2种是在数字域中做扩频调制数字下变频和解扩解调，第3种和第2种一样，唯一不同就是用性能更好的PSK代替了FSK。
欢迎探讨！

lilao3

支持下，楼主辛苦了

funnycom

想看一下无功功率算法

dracoduan

3 c/ |8 ~7 s4 ~7 J9 n
1 Z+ Q( o- `; @+ ?' B对于无功算法：
$ D2 U2 S. x9 D高精度、11次谐波和32k采样率，这样的指标对低端电表来说成本太高了，对高端电表来说又显得不是很给力。
5 J! C% P" w9 p! F1 w其实希尔伯特算法的无功计算研究的人已经很多了，但大多数企业（包括ABB、西门子）还是没有用到的原因，就是它的这种特性使产品的定位很困难。

alaryt

呵呵，很久没来了
去年突发灵感发现了个好算法，平平常常的CPU就可以搞定，“差分相位法”：
! j, d( d1 ~" p( j此方法没有谐波次数限制，即可以任意次不受影响， 误差只决定于硬件了。
实际使用时如要用仪器或标准表校正由于硬件引起的电压电流时延误差、增益误差，都可以用算法将标准值给进芯片，芯片通过自身值和标准值运算出修正函数的参数保存到EEPROM等，修正以后所有的值……
, v  ?, y& u) C& J( d' T2 F1 Y/ M具体东西太多，不一一道来了……

更多进展的是通信算法，目前已经做到了，使用仪器测试，实测指标+硬件损耗=理论值，
即算法达到了理论水平
8 ?% u/ q( o" u5 i
欢迎交流……

alaryt

顺便问一下，“这种特性”是指什么特性？

+ q8 u" p, _4 c) W“其实希尔伯特算法的无功计算研究的人已经很多了，但大多数企业（包括ABB、西门子）还是没有用到的原因，就是它的这种特性使产品的定位很困难。”

mingyu

不错，这几种算法各有千秋