Yuqorida aytib o'tganimizdek, turli chastotalar filtrlari har doim ham samarali emas, shuning uchun tok transformatori tomonidan signalning to'g'ri konvertatsiya qilish oralig'ini aniqlash, ya'ni signalning buzilmagan qismida segmentatsiya qilish muhimdir. Faqat bu haqiqiy signalga eng yaqin signalni tiklashga imkon beradi.
Keyinchalik ko'rib chiqing asosiy yo'llari tiklanish signallari joriy TT magnit zanjirining to'yinganligiga bog'liq. Ko'pgina mahalliy mualliflarning va xorijiy nashrlarning ishlari ushbu mavzuga bag'ishlangan. Joriy signalni qayta tiklash algoritmlarini ikki guruhga bo'lish odatiy holdir: TT ning magnit xususiyatlari va uning moslashuvchan hisobi to'g'risida ma'lumot olish va magnit xususiyatlarni o'zgartirish uchun asos yo'qligi va bu shartlarni hisobga olmaslik.
Moslashuvchan mavjud tiklash algoritmlari rele himoyasi terminallarining jarayon tezligida algebraik ifodalarni qayta ishlash qobiliyatiga asoslanadi va shu bilan samarali mexanizmni oladi. Bir lahzali tok qiymatlarini qayta ishlashning mavjud usullarida qo'llaniladigan algebraik ifodalar bir qator usullarni amalga oshiradi: lotin qidiruvi, chiziqli differentsial tenglamalarga asoslangan algoritmlar, ortogonal komponentlarni aniqlash va boshqalar, signalni yaqinlashish va boshqalar.
Biroq, birinchi guruh algoritmlarining asosiy kamchiligi - bu yo'qligi ma'lumotlar haqida qoldiq magnitlanish ichida yadro TT ichida yuzaga kelgan moment zarar. Kimga algoritmlar ikkinchi guruhlar the kamchilik qo'llanilmaydi, lekin ulardan foydalanish signalni oldindan filtrlashni o'z ichiga oladi, bu esa ishlashga sezilarli ta'sir qiladi. himoya qilish
Birinchisi, u(t) signallari namunalari asosida i(t) mos keladigan tok I(nT) va kuchlanish 𝑈(nT) parametrlarini aniqlashga imkon beradigan ikkita namunaning algoritmini ta'kidlaydi.
Ikkala namunaning algoritmi mTD vaqtidan keyin olingan ma'lum ω chastotasining ikkita u[(n-m)TD] namunasi va u[(n)TD] sinusoidal signaliga asoslangan vektorini aniq o'lchashni ta'minlaydi (1.14-rasm).Vektorni tavsiflovchi parametrlar ushbu namunalar uchun tuzilgan ikkita tenglamaning qo'shma yechimi bilan belgilanadi:
u[(n-m)TD]=Umsin[(n-m)ωTD (1.3)
u[nTD]=Umsin(nTD+α)
1.14-rasm - Diskretlangan shaklda sinusoidal miqdorlarning vektor ko'rinishi
Parametrlarni ta'minlaydigan raqamli konversiya u(t)=Umsin(ωt+α) sinusoidal miqdorining ikkita namunasi bo'yicha vektor , ortogonal o'rtasidagi munosabatlarni hisobga olgan holda T sikllari orqali olingan vektorlarning tarkibiy qismlari quyidagi shaklga ega:
(1.4)
(1.5)
Ushbu algoritm tez ishlaydi-natijani ikki namunalar orasidagi T namuna olish davrida olish mumkin. Biroq, kamchilik bor: signal sinusoidaldan farq qilganda, u past aniqlikka ega, shuning uchun signalni oldindan raqamli filtrlash kerak.
Bundan tashqari, muallif chiziqning differentsial tenglamasi asosida signalni tiklash algoritmini tavsiflaydi, bu har qanday ikki nuqtada raqamli o'lchash organining (CIO) kirishida ikkita tenglamalar tizimini echish va CIO kirishida 𝑍=𝑅+jX qarshilik komponentlarini olishdan iborat
Ushbu algoritm signal shaklidan, ya'ni havo liniyasida qisqa tutashuv paytida yuzaga keladigan tok va kuchlanishdagi aperiodik tarkibiy qismlardan mutlaqo mustaqildir. Biroq, algoritmning kamchiliklari past aniqlik, shikastlanish joyida kamon mavjud bo'lganda noto'g'ri o'lchash, shovqin ta'siriga ta'sir qilishdir.
Tavsiflangan quyidagi algoritm ortogonal funktsiyalarning tarkibiy qismlarini ajratishga asoslangan. Bu o'zaro ortogonal funktsiyalarni tashkil etuvchi signallardan ajratishdan iborat bo'lgan transformatsiyalarda filtrlash xususiyatlarining mavjudligi bilan tavsiflanadi(trigonometrik, Fourier, to'rtburchak, trapezoidal va boshqalar). Filtrlash algoritmi u(t) kirish signalining T0=nT oralig'ida juft va toq ortogonal funktsiyalarga ega yig'ish usuli bilan ta'minlanadi.
Algoritm yetarlicha aniq KT transformatsiyasining intervallarini aniqlash va ulardan birlamchi tokni raqamli usullar bilan quyidagi ketma-ketlikda tiklashga asoslangan:
- TT ikkilamchi tokning o'lchangan qiymatlari bo'yicha statsionar qism ikkita belgi yordamida aniqlanadi: ma'lum bir vaqt oralig'idagi tokning o'rtacha qiymati nolga teng; ko'rib chiqilayotgan davrda maksimal va minimal tok qiymatlari o'rtasidagi tafovut nolga teng;
- har bir yarim tsikl uchun statsionar uchastkada nol va maksimal modul tok qiymatlari orasidagi dastlabki t TNoralig'i aniqlanadi
- analog-raqamli konvertorning shovqinini qoplash amalga oshiriladi;
- har bir interval uchun sinusoidal ifoda 𝐼𝑚𝑗 va faza φj amplitudasi hisoblanadi 𝑇N:
(1.6)
(1.7)
TT ning amplituda o'sishi uchun etarlicha aniq ish joyini qidirish amalga oshiriladi, ular Im qiymatlarining hisoblangan diskret ketma ketligi elementlari bo'yicha hisoblanadi. Birlamchi TT tokining etarlicha aniq o'zgarishi bo'limlarini topishda mezon sifatida, har bir yarim davr uchun mo'ljallangan bo'limlar orasida amplitudaning maksimal o'rtacha qiymati etarli darajada aniq ish hisoblanadi.
Belgilangan algoritm birlamchi tokda aperiodik komponent yo'qligida TT yadrolarining to'yinganligi natijasida buzilgan ikkilamchi tokning o'lchangan oniy qiymatlaridan TT ning birlamchi tokini tiklash muammosini hal qilish uchun mo'ljallangan. Shuning uchun, bu algoritm vaqtinchalik rejimlarda signal parametrlarini hisoblash uchun qo'llanilmaydi.
Magnit kontur barqaror holatda va vaqtinchalik rejimlarda toʻyingan boʻlganda birlamchi TT tokini tiklash algoritmi taklif qilingan. Ushbu algoritmga ko'ra, j vaqt uchun qisqartirilgan birlamchi TT tokining davriy komponentining amplitudasini, fazasini, aylana chastotasini hisoblash uchun ifodalar ikkilamchi tokning o'sishi orqali hisoblanadi. Yetarlicha aniq transformatsiyasining intervallarini aniqlash uchun chastota-amplituda mezonida ishlatilgan.
Ushbu algoritmlar tez ishlaydi: nazariy jihatdan, natijani 2-3 milodiy vaqt ichida olish mumkin, ammo hozirgi tendentsiyalar va RZA mikroprosessor qurilmalari uchun talablar sharoitida bu tezlik etarli bo'lmasligi mumkin. Bundan tashqari, amaliy qo'llanilganda, ular past aniqlikka ega, chunki ular ikkilamchi tokdagi yuqori garmonik tarkibiy qismlarning mavjudligiga yuqori sezuvchanligi bilan bog'liq. Shu sababli, ushbu algoritmlarni amalga oshirishda signallarni oldindan raqamli filtrlash tavsiya etiladi.