断事件，引起定时中断步骤循环执 行。
[0150] 由于本实施例中涉及的算法第一阶段和算法第二阶段与上述实施例1的不同仅在 于分别除去了其中的数据输出步骤，而初始化步骤与上述实施例1相同，实施例1中对这些 参数的设置以及算法第一阶段和算法第二阶段所有步骤已经作出了清楚完整的说明，在此 不再赘述。
[0?51 ]在上述两种实施方式中，米样周期T、交流分量个数N以及参数αι、α2、…、α2Ν-ι、α2Ν的 数值，均可依据被测信号的先验知识与信号分析要求设定。采样周期T首先要满足香农采样 定理要求。本发明的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法属于四阶方法，各个 校正变量的稳态值与其实际值之间的误差，与采样周期T的四次方相关，采样周期越小，分 析精度越高。对于在线分析方式，受实时性的限制，交流分量个数N和采样周期T还应该满足 (Ν+1) Δ t<T，其中Δ t表示执行一遍定时中断服务程序所需要的最大时间。
[0152]由于本发明的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法的估计频率是局 部收敛的，需要把每个估计频率限制在一定变化范围内，因而对估计频率进行限幅处理，这 使得估计频率的物理量纲为弧度/秒。依次递增的^、^、…、^^保证任意两个估计频率的变 化范围不会有交集。由于计算机系统中数据是有限字长的，为避免校正过程中出现饱和，对 直流分量、各正、余弦交流分量也可进行限幅处理。
[0?53]参数v的物理意义相当于通频带的带宽，依据香农采样定理，限定其数值为0<v< 231/Td数值大小对估计幅值的收敛速度具有主要影响，v的值越大，估计幅值越快地收敛到 实际值，但同时加大了干扰对幅值估计精度的不良影响。
[0154] 参数r的数值对估计频率的收敛速度具有主要影响，r的值越大，估计频率越快地 收敛到实际值，但同时加大了干扰对估计频率精度的不良影响。优选地，限定0<r<10 6。
[0155] 各个估计频率的数值在经过第一次校正处理及限幅处理后，即分别被限定在设定 的容许区间内。当所有估计频率fi、f2、···、f N均收敛到实际值以后，直流分量uo、正弦分量 SU1、SU2V、SUN、余弦分量CU1、CU2、···、CUN、总能分别收敛到各自的实际值，因此对于这些校 正变量的初值没有特别限制。优选地，均设定为〇。
[0?50]对于校正值增量的初值，包括直流分量校正值增量xo[l]、正弦分量校正值增量XI [1]、X2[ 1]、···、xn[1 ]，余弦分量校正值增量yi[ 1]、y2[l]、…、yN[l]，估计频率校正值增量zi [1]、Z2[1]、…、ZN[1]的初值，没有特别限制。优选地，均设定为0。
[0157] 上述实施例1、2给出了两种具体的实施方式，为了对本发明的技术特征、目的、效 果有更加清楚的理解，以一个实际工程为例，做出更具体详细的说明。
[0158] 假设被测信号表示为u(t) Sin(WNt+ ΘΝ)。若对于下标η分别取值为1，2，···，Ν，实际频率都满足，则经过上述方法分 析之后，直流分量UQ收敛到U〇,正弦电压分量SUn、余弦电压分量CUn分别收敛到U nSin(Wnt+ αη)、UnCos(Wnt+an)，频率fn幅值dn和相角θ η分别收敛到wn、un和αη。
[0159] 表1被测信号各个参数随时间t变化
[0161] 下面结合实例说明本发明的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法的 有效性。
[0162] 例如：被测电压信号为11 = 11()+1]18；[11(?^+91)+1]28；[11(?^+92)+1]38；[11(?^ + 93)，其中 三个交流频率Wi、W2、W3单位为弧度/秒，各个参数随时间t的变化如表1所示，其中31为圆周 率。
[0163] 为通过变化曲线说明本发明的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法 的功效，定义信号分量总跟踪误差erru为：
[0164] erru= | Uo-uo| + |Uisin(wit+ai)-sui | +1U2sin(W2t+a2)_su21 +1U3sin(W3t+a3)_su3
[0165] 定义幅值总跟踪误差em为：
[0166] errd= I Ui_di I + I U2-d21 +1 U3-d3
[0167] 定义相角总跟踪误差em为：
[0168] erre= I α!-θ! I + I (?2-θ21 +1 (?3-Θ3
[0169] 定义分量频率跟踪总误差em为：
[0170] errf=( I (wi-fi)/2Ji| + | (w2-f2)/2Ji| + | (w3-f3)/2Ji| )/15,其中分母中的数值"15" 等于三个正弦分量频率的跳变量绝对值的累加，依惯例，将频率单位转化为赫兹(Hz)进行 误差计算。
[0171] 设采样周期T = 0.1毫秒，首先以T秒为采样周期，定时对被测电压和电流信号进行 同时采样，采样被测信号8次，再以2Τ为采样周期，定时采样被测信号，获得采样数据形成离 散时间序列，再按照图1所示的离线分析实施方式，编写程序在计算机中仿真运行。设定Ν = 3，d=10-5;设定 <11、€[2、€[3、€[4、€[5、€[6的值依次为8031、12031、18031、25031、28031、35031，设定估计频 率fi、f2、f3的初值依次为100π、200π、300π。设定直流分量UQ、正弦分量8111、8112、8113、余弦分 量CU1、CU2、CU3的初值均为0。
[0172] 设定直流分量校正值增量xo[ 1 ]，正弦分量校正值增量X1 [ 1 ]、X2[ 1 ]、X3[ 1 ]，余弦分 量校正值增量71[1]、72[1]、73[1]，估计频率校正值增量 21[1]、22[1]、23[1]的初值均为〇。令 r和v取不同的初值，所得跟踪总误差结果显示在图4至图7中。
[0173] 图4分别示出取不同初值时的信号分析性能。当信号分量跟踪总误差erru等 于零时，说明直流分量与各个正弦分量都分别收敛到其实际值，实现对被测信号的精确分 析。图4说明本信号分析方法的信号分量收敛速度基本与被测信号的直流分量和交流幅值 的大小无关。
[0174] 图5示出取不同初值时的估计频率性能。若交流频率跟踪总误差em等于零， 说明所有估计频率都收敛到其实际值。图5说明估计频率的收敛速度主要决定于受参数r的 数值，参数r的数值越大，估计频率收敛速度越快，受参数v的影响较小，并且基本与被测信 号的偏置分量和交流幅值的大小无关。
[0175] 图6示出取不同初值时的幅值估计性能。若交流幅值跟踪总误差errd等于零， 说明所有估计幅值都收敛到其实际值。本方法中，估计幅值的收敛速度均主要决定于参数r 的数值，参数r的数值越大，估计幅值收敛速度越快，受参数v的影响小。
[0176] 图7示出取不同初值时的相角估计性能。若分量的相角跟踪总误差erre等于 零，说明所有估计相角都收敛到其实际值。
【主权项】
1. 一种基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法，其特征在于，设定交流分量 个数N的值，采样周期为T秒，算法包括两个阶段： 算法的第一阶段，先W采样周期T定时对被测信号（电压或电流)进行采样，获得所述被 测信号的前8个采样数据，运用Runge-Kutta方法获得4组初始值； 算法的第二阶段，按采样周期2T对被测信号进行定时采样，对得到的的采样数据运用 Adams算法处理； 两个阶段均通过预估一校正算法获得估计频率、W及谐波或间谐波分量，然后依公式 计算谐波或间谐波的估计幅值和相角。2. 根据权利要求1所述的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法，其特征在 于该分析方法包含如下步骤： 51、 设定参数T、N、αl、α2、···、α2N-l、α2N、v、;r、d的值，设定直流分量u日，正弦分量sul、 SU2、…、SUN，余弦分量CU1、CU2、…、CUN，估计频率fl、f2、…、fN的初值； 其中T是采样数据的采样周期，N是设定正弦、余弦分量的个数，V的物理意义为通频带 的带宽，日1、日2、…、日2N-1、日2N依次递增为估计频率限幅参数；依采样定理0<an<2VT，n=l， 2，···，2Ν，0<ν<化/T;r为估计频率增益，且0<r<106,正数d为归一化参数，其值不大于量 化误差； 52、 设定直流分量校正值增量XG[1]，令下标η分别取值为1，2，…，N，设定正弦分量校正 值增量Xn[ 1 ]、余弦分量校正值增量yn[ 1 ]、估计频率校正值增量Ζη[ 1 ]; 53、 置采样周期为Τ，对所述被测信号的8个采样时刻Τ，2Τ，…，8Τ的采样数据US，依据采 样时刻值执行算法的第一阶段； 54、 在8T时刻，置采样周期为2T; 55、 获取所述被测信号的采样数据US，依次执行算法的第二阶段； 56、 重复步骤S5，直至所有采样数据处理完毕。3. 根据权利要求2所述的基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法，其特征在 于:所述步骤S1中，采样周期T、交流分量个数NW及参数〇1、〇2、。'、(^-1、<^的数值，均可依据 被测信号的先验知识与信号分析要求设定;估计频率fl、f2、…、fN的初值分别满足α2η-1^η< Q2n，n = 1，2，...，Ν，设定正弦分量SUl、SU2、…、SUN,余弦分量CUl、CU2、…、CUN的初值均为0 ; 所述步骤S2中，设定直流分量校