网络频率（共9篇）
网络频率 篇1
1 引言
规划蜂窝系统时, 我们要考虑的一个主要目标是如何尽可能地达到高系统容量。受频率资源的限制, 给定某个蜂窝系统的频率有限。频率规划要解决的一个问题就是怎样更有效率地利用频率资源。和传统的移动系统相比较, 蜂窝系统通过更有效的频率复用模式来提高频带利用率。
2 频率复用规则
2.1 GSM频率分配原则
一般情况下, GSM系统常采用全向站:7小区复用 (未跳频系统) ;定向站:4X3 (未跳频系统) 、3X3小区复用 (一般是采用基带跳频的non_bcch载频, 也有未跳频采用的, 但效果不好) 和1X3小区复用 (采用合成器跳频的non_bcch载频) 。不管怎样进行频率复用, 我们做频率规划最重要的原则就是:将相同和相邻的频率尽可能分隔开来, 以避免同频、邻频干扰, 特别是相对的邻小区要尽量避开同频、邻频现象。
做频率规划还有另外一个重要的原则, 就是要符合当地的实际情况。每个系统的地形、基站情况都不一样, 无线信号的传播也不一样, 这就要求我们在做频率规划前, 多了解一些当地的实际情况, 不拘泥于一般频率复用的套路, 频率分配方式因地而宜, 尽量使频率规划满足当地的情况。有条件的话, 可利用一些专用规划工具结合电子地图进行场强预测, 首先观察各小区的覆盖区域是否合理, 然后对干扰达不到要求 (预测时的同频干扰我们一般设置为12d B左右, 留3d B的余量) 的区域进行覆盖调整或频率规划的修正。在基站开通后, 由路测和一些统计数据来判断覆盖频率规划是否恰当。对干扰较严重的区域, 可利用调节覆盖、修正频率规划等方法加以处理。
2.2 切换方面的原则
越区切换是蜂窝移动通信系统区别于其它无线通信的一个主要特征。GSM系统中大部分切换原则与模拟系统相同, 但也有一些有别于模拟系统, 如模拟系统的切换对象以基站为中心, 一般向外只做一层切换关系;GSM系统则以小区为中心, 一般向外做两层切换关系, 而且GSM系统针对不同的切换情况有7种不同的算法。
3 频率规划需要注意的问题
3.1 频率分组
在系统设计时, 应根据所采用的空腔技术技术指标 (TX-TX最小间隔) 来选择频道间隔 (目前这个最小间隔约在200~600k Hz, 与跳频方式和合成器选择有关) 。从天线共用的性能出发, 多频道共用的基站所选频道不应该靠得太近;而从频率复用性能出发, 相对较近的频道间隔可以提高每基站的信道数, 提高频率利用率, 这得付出无线上、下行线插入损耗增大和系统干扰增大为代价, 同时插入损耗的增加将导致无线覆盖区的减少。
3.2 信号设计指标
数字系统GSM中C/I有跳频时取9d B, 无跳频时取12d B, 邻频干扰保护值取为3d B。考虑90%的可通率, 接收机灵敏度-116d Bm, 快衰落储备10d B, 慢衰落储备8d B, 则小区边缘信号强度为-98d Bm。考虑实际情况, 室外的信号门限为-86d Bm。对室内的覆盖, 应考虑一般建筑物第电波的穿透损耗10~20d B。车内手机最小电平要考虑车体的损耗5d B左右。不同的移动通信运营者对可接受信号电平的理解和要求都不相同, 常取室外信号电平-93d Bm。
3.3 传播预测
系统设计中, 初估小区覆盖是很重要的, 既可以此预估小区尺寸, 还可以预测系统干扰情况。根据一定的传播模型可以计算点点之间的路径损耗, 从而得到预测点的信号值和干扰值。常用的模型有:Okumura-Hata经验模型及其修正模型、COST231-Walfisch模型和确定性计算模型射线跟踪法。这些计算机辅助方法已得到了广泛的应用, 大多根据地形地物情况重构预测点之间的传播路径, 考虑电波的绕射、反射与吸收等计算信号值。
3.4 数字化地图
目前使用的电子地图仅包含一定区域内的地形地貌, 如山脉、河流、树林、开阔地及主要街道等, 不能识别城市建筑物, 适于宏小区信号计算, 在DCS1800或微小区 (小区半径200米左右) , 这种地图不能适应要求。数字化地图应包含地形高度、地物分布、矢量边界等信息。数字化地图可以采用军用地图、卫星或航拍等方式获得高精度的地图, 进行等高线扫描、地物扫描和矢量边界扫。在具体制作数字化地图时, 不可一味强调精度, 精度与预测模型有关, 要注意精度和制作成本相结合, 还要考虑数字地图的通用性。
3.5 无线测试
无线实测在频率规划中有着非常重要的作用, 由于电波传播较为复杂, 传播预测模型也与当地的实际环境有关, 各地的电波传播情况是不相同的, 而且可能差别很大。利用测试数据可以对已有的模型参数进行修正, 使模型尽量接近本地情况。
网络频率 篇2
1.基因库:指一个种群全部个体所含有的全部基因。（1）每个种群都有自己的基因库；
（2）种群中每个个体所含有的全部基因只是种群基因库中的一个组成部分。2.基因频率：指在一个种群基因库中，某个基因占全部等位基因的比例。
即基因频率=该基因的总数÷该等位基因总数
（1）不同的基因在基因库中所占比例不同，且受外界因素影响。
（2）种群基因频率保持稳定不变的条件：①种群极大；②个体间随机交配；③没有突变；
④没有迁入与迁出；⑤没有自然选择。
3.基因型频率：指某种特定基因型的个体占群体全部个体的比例。即基因型频率=该基因型个体数÷种群个体数 4.基因频率与基因型频率的相关计算：
设有N个个体的种群，AA,Aa,aa的个体数分别是n1,n2,n3，A,a的基因频率分别用PA,Pa表示，AA，Aa,aa的基因型频率分别用PAA,PAa,Paa表示，则：
PA =
Pa =
由上述公式可得出以下结论：
在种群中一对等位基因的频率之和等于1，基因型频率之和也等于1。一个等位基因的频率=该等位基因纯合子的频率+1/2杂合子的频率。 题型一已知各种基因型的人数求基因频率
【例1】在一个种群中，AA的个体有30个，Aa有60个，aa有10个，则A、a的基因频率分别
是、。60%、40%
【例2】已知人的褐色(A)对蓝色(a)是显性。在一个有30000人的群体中，蓝眼的有3600人，褐眼的有26400人，其中纯合体12000人。那么，在这个人群中A、a基因频率分别是、。64%、36%
【例3】某工厂有男女职工各200名，调查发现，女性色盲基因的携带者为15人，患者5人，男
性患者11人。那么这个群体中色盲基因的频率是。6%
【例4】对某校学生进行色盲遗传病调查研究后发现：780名女生中有患者23人，携带者52人，820名男生中有患者65人，那么该群体中色盲基因的概率是。163/2380(6.8%)
题型二：根据各基因型频率求基因频率
【例5】从某个种群中，测知基因型为AA个体占30%，Aa的个体占60%和aa的个体占10%，则
A和a的基因频率分别是60%、40%
【例6】据调查，某小学的学生基因型及比例为：XBXB：XBXb：XbXb：XBY：XbY=44%：5%：1%：
43%：7%，则该地区B和b的基因频率分别是。136/150、14/150(9.3%)
题型三根据遗传平衡公式求基因频率
如果一个种群符合下列条件：（1）种群是极大的；（2）种群个体间的交配是随机的,也就是说种群中每一个个体与种群中其他个体的交配机会是相等的；（3）没有突变产生；（4）种群之间不存在个体的迁移或基因交流；（5）没有自然选择,那么,这个种群的基因频率保持世代稳定不变,处于平衡状态，则该种群存在以下公式： p2
+2pq+q2
=（p+q）2
= 1。其中p、q分别代表一对等位基因A、a的基因频率，p2 代表一个等位基因纯合子（AA）的频率，2pq代表杂合子（Aa）的频率，q2代表另一个纯合子（aa）的频率。这就是遗传平衡定律,也称哈代—温伯格平衡。
【例7】在某一个遗传的种群中，表现隐性性状者（等位基因用A、a表示）占16%，那么该种群
中AA、Aa的基因型的频率分别是、。36%、48%
【例8】如果在以下种群中，基因型AA的比例占25%，基因型Aa的比例为50%，基因型aa比例占25%，已知基因型aa的个体失去求偶和繁殖的能力，则基因A和a的频率是多少？随机交配产生的子一代，基因型aa的个体所占的比例为。50%、1/9
【例9】囊性纤维变性是一种常染色体遗传病。在欧洲人群中每2500个人就有一人患此病。如果一对健康的夫妇有一个患病的儿子，此后该女又与另一健康男子再婚，则再婚后他们生一个患此病孩子的概率是。1/102(0.98%)
【例10】已知某种群中，AA基因型频率为25%，aa基因型频率为39%，则该种群的个体自交一代后，基因型AA的频率为。34%
归纳总结：1）常染色体上的基因，已知各基因型的比例，求该种群自交一代后，某基因型或
浅谈GSM-R无线网络频率规划 篇3
GSM-R数字移动通信系统作为我国新一代铁路移动通信系统，正在越来越多的应用于我国铁路工程建设当中。目前，青藏线、大秦线等已经投入运营，沈哈、武广、郑西等客运专线的GSM-R网络正在建设当中，其地位及作用至关重要。GSM-R是基于GSM技术解决铁路通信的新技术，在常规业务方面延续了GSM特点，GSM-R网络规划技术也同GSM技术大致相同，但是由于铁路覆盖和铁路业务需求有其自身的特点，因此GSM-R系统的网络规划和GSM技术会有所不同，而频率规划是目前GSM制式网络规划的重要环节，良好的频率规划是网络质量的基础，本文将就GSM-R频率规划的相关问题进行分析。
2 GSM-R工作频段及频率分配和规划原则
2.1 工作频率
采用900MHz工作频段，885MHz～889MHz（移动台发，基站收）、930MHz～934MHz（基站发，移动台收）。共4MHz频率带宽。双工收发频率间隔45MHz，相邻频道间隔为200kHz。按等间隔频道配置的方法，共有21个载频。频道序号从999～1019，扣除低端999和高端1019做为隔离保护，实际可用频道19个，频道序号为1000～1018。频道序号和频道标称中心频率的关系为：
（移动台发，基站收）
（基站发，移动台收）
2.2 频率分配原则
频道分配应考虑同频道干扰、邻频道干扰和互调干扰等因素，并使载干比满足以下要求：
同频道载干比：控制信道及列控业务信道C/I≥12dB，其他业务信道所在频率的C/I≥9dB。
邻频道载干比：C/I≥-6dB。
偏离载波400kHz时的干扰保护比：C/I≥-38dB。
2.3 频率规划基本原则
良好的网络结构是一个良好频率计划的基础。在进行一定区域内的频率规划时，一般采用地理分片的方式进行，但需要在分片交界处预留一定频点（频率足够使用时）或进行频点划分。交界处的选择尽量避开热点地区或组网复杂区。
不管采用何种方式进行频率规划，一般需要遵循以下原则：同基站内不允许存在同频频点；同一小区内BCCH和TCH的频率间隔最好在400k以上；没有采用跳频时，同一小区的TCH间的频率间隔最好在400k以上；非1×3复用方式下，直接邻近的基站避免同频（即使其天线主瓣方向不同，旁瓣及背瓣的影响也会因天线及环境的原因而难以预测）；考虑到天线挂高和传播环境的复杂性，距离较近的基站应尽量避免同频相对。
3 频率复用距离计算
蜂窝系统容量受无线带宽的限制，频率必须进行复用才能满足一定区域内的容量需求。在同等区域内，频率复用距离越宽松，同邻频干扰越小，但容量也小；频率复用越紧密，虽然容量得到一定的提升，但随之带来了同邻频干扰的上升。控制复用频点的相互干扰是频率规划中的关键。
频率复用距离可根据GSM-R系统的载干比要求进行分析计算。
假设C是信号有用功率，I是干扰信号的功率，在一个系统中，同频干扰可能有多个，先假设共有k个干扰源，每个干扰用Ik表示，k的取值从1～K，那么同频信号的载干比就可以表示为：
按照无线信号传播理论，信号在空间按照接收位置到发射位置的幂指数下降，假设天线的辐射功率为PT，在距离发射天线位置d处接收到平均信号功率Pd可以由下面公式表示：
A为一个常数；n为传播指数，取值范围在2～4之间，随着环境不同取值不同。服务基站的干扰I都是其余同频基站信号的总和，在PT取值都一定的情况下，式（1）中干扰信号强度Ik都可用式（3）表示：
而服务基站服务范围有用信号应该以服务小区半径边缘来表示，即C可以表示为：
根据以上分析C/I可以用距离参数进行归一化表示：
根据GSM-R小区线状覆盖的不同方案可根据式（5）导出不同的计算公式。
单小区单方向覆盖方案。单小区单方向和正常的GSM网络基站没有区别，就是一个小区一个方向，例如某处需要两个小区，两个方向应用各自的天线，馈线等天馈合路系统，如图1所示。该方案主要会造成系统切换次数的增加，切换次数的增加就意味着系统性能将受到影响。
假设在GSM～R系统中，相隔N个基站可以复用同一频点，基站间的距离d可表示为：
其中dh为切换距离，其值大小取决切换时间和列车的最高时速要求。
将式（6）代入式（5），则：
功分器单小区双方向覆盖方案。单小区双方向就是一个小区分裂为两个方向，不同方向用不同天馈，在数据配置上为一个小区，实现单小区双方向需要增加外置设备功分器，功分器可以使一个小区的信号均匀地分开通过不同馈线连接到不同方向的天线上，如图2所示。采用单小区双方向可以消除相同基站内的切换，但是由于功分器会带来3 dB的衰减，会使基站覆盖距离减小。
单小区双方向的覆盖方案相当于两个同基站的小区使用同一组频点，其频率复用间距可由式（8）进行计算。
在通常情况下，由式（7）计算可得，N=2，即单小区单方向的复用距离为4R，其频率复用模式为2x2，由式（8）计算可得，N=3，即单小区双方向的复用距离为6R，其频率复用模式为3x1，可见单小区双方向可以使用更紧的频率复用模式，为讨论方便，下面所涉及的都假定小区为单小区单方向。
4 不同GSM-R组网方案的频率规划
为了满足铁路对系统安全性、可用性、可靠性和可维护性方面的要求，GSM-R在网络覆盖上需要冗余重叠覆盖，目前常用的有三种组网方式：
单网交织冗余覆盖网络。单网交织冗余覆盖（如图3所示）是指铁路沿线由一层无线网络进行覆盖，但在系统设计时通过加密基站，使线路上的某个地点的基站出现故障时，该地点的场强仍能通过相邻基站得到保证，使沿线的业务应用不会因个别无线设备的故障而中断。
单层交织冗余覆盖网络所需的小区数在原有的单层网络上增加了一倍，使原先使用2x2频率复用模式的变为4x2的复用模式，因此对GSM-R的19个频点可做如表1所示的分组，共分8组，由于实际应用中可能有一些特殊站型和特殊环境的应用，预留三个频点1001、1010、和1017号频点作为整个网络调整使用。
Á频率分配的秩序可以按1、3、5、7、2、4、6、8的秩序进行，其每小区的最大配置为2载频，可保证同一小区和邻小区的频点不相邻，如重叠覆盖小区实行负荷分担，则等效每小区的最大容量为4载频。同站址无线双层网络。同站址无线双层网络是指2个基站并列设在同一站点，形成了铁路沿线的2个无线网络层。如图4所示，同一站点的2个基站安装在同一个机房内，有类似的覆盖区域。这种方式易于安装，还可降低安装成本，但没有考虑容灾问题。如果某地发生灾害（火灾、洪水、闪电等），同一站点的2个基站都会损坏，造成在某一路段内同时失去2层网络的覆盖。
同站址无线双层网络的频率分配可在表1频率分组的基础上，对频率分组进行重新组合，见表2所示。
同站址两个基站的频率配置（网络A，网络B）可按秩序（1, 3）、（5, 7）、（2, 4）、（6, 8）进行，其等效的最大小区配置仍为四载频。
交织站址无线双层网络。与同站址方式不同，交织站址无线双层网络中的第二层基站位于一层2个连续的基站之间。如图5所示，每个基站有独立的机房和天馈系统。其优点是如果某地发生灾害，只有其中一个层失去覆盖，另外一层的服务不受影响。但与此同时也带来了小区规划复杂以及基站站址和安装成本增加等问题。
对于图5所示网络的频率规划既可按单网交织冗余覆盖网络方式进行，也可按同站址无线双层网络的方式进行，其等效的最大小区配置也是四载频。
结论
保定广播频率 篇4
保定市区能收到的FM广播电台清单2013-06-19
序号 频率 电台名称 1 FM88.0 易县广播 2 FM89.0 FM89.2 转播（834白石山发射台3KW）4 FM89.7 涿州广播（仙坡发射台3KW）FM90.9 转播保定新闻广播（834白石山发射台）6 FM91.3 中国国际广播电台 FM91.8 转播河北农村广播（834发射台）8 FM93.7 保定新闻广播（抱阳山发射台）9 FM95.3 转播河北文艺广播（834发射台）10 FM96.2 FM96.4 高阳广播 FM96.9 FM97.8 转播河北旅游文化广播（834发射台）14 FM98.3 转播中国之声（834发射台）15 FM99.7 保定经济广播（抱阳山发射台）FM101.3 保定城乡联盟广播（抱阳山发射台）蜂窝”式发射在保定东南西北不同方向多点多频率发射现在发射频率为北fm101.3 南fm105.6 西fm103.2 17 FM101.6 保定城市生活服务广播（抱阳山发射台）18 FM101.8 欢乐调频 19 FM102.2 FM104.1 荣城县北方生活广播 FM104.3 满城县燕赵之声（抱阳山发射台1KW）22 FM104.8 保定市交通广播（抱阳山发射台）23 FM105.8 青苑县飞扬调频 FM106.4 转播河北音乐广播（834发射台）25 FM107.5 转播河北新闻广播（834发射台）
网络频率 篇5
在节传中心所属的中波台中, 700kHz以下有675kHz、639kHz、630kHz、603kHz、558kHz等低频率, 其中639kHz较多, 它们都不同程度的存在边频反射问题。在工作中的实际表现为: (1) 发射机在载频状态下反射功率为零, 当加上音频时反射功率随音频信号摆动, 有时瞬间会超过驻波保护门限而使发射机驻波保护, 严重时发射机无法正常工作。 (2) 在测试指标时, 在假负载上测试发射机指标很好。带天线测试, 发射机指标在高端频响变差, 测失真时5kHz (甚至更低) 以上调幅度加不到90%, 有些台加到70%左右发射机就保护。上述现象就是由于边频反射引起的。所谓边频反射就是指在载频时, 发射机、传输线、天调网络处于匹配状态, 而当加上音频信号时, 由于载频频率较低, 天线高度相对载波波长不够高, 上、下边频相对载频阻抗部分变化较大, 使得总调配阻抗产生较大的偏离。如何解决此问题呢?目前有3种方案可供选择: (1) 增加天线绝对高度。 (2) 给天线加顶负荷增加天线相对高度。 (3) 在天调网络上想办法。第1、2种方案由于花费较大, 实施困难一般不予采用, 只有第3种方案较经济, 相对容易实现。
2 设计思想
在低频率下, 根据76m天线阻抗特性曲线和实际测试铁塔阻抗比较发现:上、下边频与载频相比电阻部分偏离不大, 下边频相对于载频电抗部分往容性方向变化, 上边频相对载频往感性方向变化。
天线调配网络是由电感L、电容C组成的, 它们都是频率元件。当载频和上、下两个边频通过L、C时所呈现的电抗是不同的。当通过L的串联电路时上边频相对载频呈现较大感抗, 下边频呈现较小感抗;当通过C的串联电路时下边频相对载频呈现较大容抗, 上边频呈现较小容抗。当通过L、C的并联电路时电阻部分和电抗部分都产生较大的偏离。这样就使得载频及上、下边频的铁塔阻抗在通过L、C元件进行匹配时, 上、下边频阻抗越来越偏离载频。这就是当测试铁塔阻抗时, 看上、下边频阻抗偏离载频不大, 到最后匹配完毕后上、下边频阻抗偏离载频较大的原因。
通过理论分析计算 (计算略) 可得如下结论:
(1) 当L、C串联在电路中时, 电阻部分不变, 电抗部分将造成上、下边频与载频的偏离。
(2) 当L、C并联在电路中时, 电阻部分和电抗部分都将造成上、下边频与载频的偏离。并且它是造成偏离的主要因素。
(3) 阻塞电路将造成电抗部分上、下边频与载频的偏离。且它也是造成偏离的主要因素。
如果我们能找到一种电路使得载频, 边频通过该电路时, 边频电阻部分接近载频, 边频电抗部分与铁塔阻抗上、下边频变化趋势相反, 即上边频电抗部分朝容性方向变化, 下边频电抗部分朝感性方向变化, 再通过匹配网络进行匹配, 问题就可以得到解决。
通过以上分析, 在设计低频率天调网络时, 一般遵循以下原则:
(1) 在可能的情况下尽量能单频单塔, 少使用元件。
(2) 在双频共塔, 在不加边频补偿电路情况下, 尽量少使用元件, 特别是并联元件。
(3) 加边频补偿电路。
3 边频补偿电路设计的理论依据
双频共塔网络频率分别为f0、f1且f0
由上面的分析可知, Z0、Z+、Z-有如下关系:电阻部分相差不大, 电抗部分 (X-)
L1与C1串联、L2与C2串联, 两串联支路再并联谐振在载频。
图2为图1中a点在阻抗圆图中的位置及变化到b点时的运动轨迹示意图。
L1, L2, C1, C2如何选取才能达到目的呢?由于计算繁杂, 计算量较大, 我们利用Excle强大的计算功能进行演算可以很快的找到符合要求的L1, L2, C1, C2各值。如下面具体实例:
某台双频共塔网络低频端频率为630kHz, 共塔频率为981kHz, 经塔底予调网络、阻塞网络、串联元件后a点阻抗为Z0=12.5;Z+=11.6+j15;Z-=13-j18.1, 经过演算可得当L1、C1串联支路的阻抗为-11Ω, L2、C2串联支路的阻抗为+11Ω、L1=32.7 uh、C1=1800p、L2=31.8uh、C2=2200p时, b点阻抗为Z0=12.5;Z+=12.7-j15;Z-=12.2+j17.8
由b点阻抗看出上、下边频电阻部分与载频很接近, 电抗部分与a点刚好相反。
在前面的分析中, 我们知道串联电感将加大边频与载频电抗部分的偏差, 我们在加了边频补偿电路后可以利用串联电感的方法来弥补偏差, 要弥补偏差将需要很大的电感, 实现起来有很大的困难。阻塞电路也是造成边频反射的主要因素之一, 现在由于我们加了边频补偿电路, 上、下边频的电抗部分与阻塞电路对电抗部分的影响刚好相反, 因此我们可以利用L、C并联谐振电路来弥补上、下边频与载频电抗部分的偏离。即在图1的b点后串联一个L、C并联谐振电路。
L、C的值如何选取呢?
通过计算机演算当C=1500PF, L=23.4uh并联谐振在f1=850kHz时可满足要求, 此时通过电抗为:X0=j217;X+=j230; (X-) =j205, C点阻抗为:
Z0=12.5+j217;
Z+=12.7-j15+j230=12.7+j215;
Z-=12.2+j17.8+j205=12.2+j222.8
至此可以看出C点边频与载频阻抗已非常接近。经过后面的匹配电路后可以达到较理想的结果。
4 具体设计实例
图3为厂家为某台设计的天调网络。从最终的匹配结果看, 边频阻抗已严重偏离了载频阻抗。Z 0=7 5、Z-=118-j183、Z+=51-j132通过计算驻波比为, ξ0=1.0062、ξ-=5.7953、ξ+=6.5824。因此发射机在载频状态下反射为零, 当加上调幅时, 反射功率随音频信号剧烈摆动, 瞬间驻波比超过1.3发射机保护。严重时机器无法正常工作。
图4为重新设计的带有边频补偿电路的天调网络。从最终的匹配结果看, 边频阻抗很接近载频阻抗。Z0=75、Z-=78.7-j0.4、Z+=70.7-j0.9。驻波比为ξ0=1.0116、ξ-=1.0399、ξ+=1.0722。取得了令人满意的结果。
5 数据分析
我们假设天线阻抗电阻部分不变, 电抗部分变化±4%, 得到表1的驻波比数据及由表1绘制的驻波比图形 (图5) 。由表1和图5可以看出当天线电抗部分变化1%时, 载频的驻波比已经大于1.3。
表2和图6是天线阻抗电阻部分变化-5%, 电抗部分变化±4%的数据和图形。由表2和图6看出当天线电抗部分变化1%时, 载频的驻波比也已经大于1.3, 且与电阻部分不变时的驻波比相差不大。
由上面的数据可以看出, 天线阻抗电抗部分的变化是驻波比增大的主要原因。为什么天线阻抗有不大的变化就引起阻抗严重失配呢?通过计算主要还是由边频补偿电路引起的。在天线阻抗不变的情况下, 经过边频补偿电路后的阻抗为:Z0=12.5、Z-=12.5+j22、Z+=12.5-j24, 当天线阻抗电阻部分不变, 电抗部分变化1%时经过边频补偿电路后的阻抗为:Z0=12.5+j4、Z-=16+j19、Z+=8.9-j25, 边频的电阻部分与载频有了较大的偏离。经过后面的匹配电路后造成了载频及边频都与特性阻抗产生了偏离。
6 存在的问题
从图4所示电路来看, 匹配结果很令人满意, 但此电路也存在很大的缺陷, 具体表现在以下几个方面。
(1) 调试困难, 美国产阻抗电桥测试误差为1Ω, 在图4边频补偿电路中, 两并联支路的电抗为9.6Ω, 零点几欧姆的变化, 就会引起边频阻抗与载频阻抗的偏差, 因此需要反复耐心的调整。使用网络分析仪看驻波比曲线进行调试较为方便。
(2) 当天线阻抗随季节变化时, 电抗部分对边频影响很大, 当电抗部分变化1%, 调配后的载频阻抗及边频阻抗都与特性阻抗有很大的偏离。
(3) 此边频补偿电路比较适宜低功率, 这是因为补偿电路中两个支路中电流较大, 在中功率以上使用时需要的电感线圈要耐大的电流, 电感线圈较大, 在安装空间有限的情况下带来极大的不便。
7 小结
低频率下边频反射一直是困扰我们多年的问题, 由前面的分析计算可以看出, 加了边频补偿电路可以很好的得以解决, 但电路本身也存在很大的缺陷, 到目前为止还没有一种更好的办法加以解决。希望通过此篇文章能起到抛砖引玉的作用, 广大技术人员都来献计献策彻底解决低频率下边频反射问题。
摘要：本文从理论计算和实际调试的角度出发, 对边频反射问题进行了探讨、分析。本文提出的方法虽能解决问题, 但也有很大的缺陷, 希望广大同行能献计献策彻底解决边频反射问题。
关键词：边频反射,阻抗,匹配
参考文献
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[4]刘吉坤等.数字调幅中波广播发射机的原理与维护[M].湖北省荆州中波台.
网络频率 篇6
1 RC双T网络电路结构
1.1 电路结构[3]
1.2 电路相量模型分析
图2 RC双T网络相量模型
对于节点a、b、c分别列出节点方程:
由 (1) 式得:
由 (2) 式得:
将 (4) 式 (5) 式代入 (3) 式得:
2 RC双T网络的频率特性分析[4]
2.1 对称RC双T网络的频率特性
当k=1时, 该网络的传递函数为:
建立模型后编程[5], 可以看到电路的频率特征如图3, 图4所示。
从图中可以看出, 当时, 输出幅值等于0, 相频特性呈现±90°的突跳可见, 对称双T网络具有很强的滤波能力, 适合于消除某特定频率的干扰。
2.2 非对称RC双T网络特性
当k≠1时, 该网络就变成了一个不对称RC双T网络。其传递函数为:
为了讨论k值对电路的影响, 分别作出了k=0.2和k=5时的电路线性和对数频率特征。如图5和图6所示。
从图中可以看出, 当k=5时, 电路输出和输入的相移很小, 幅度变化趋于平缓。当k=0.2时, 电路输出和输入的相移可以达到±π, 有很好的选频特征。
3 结束语
通过比较不难看出, 对称RC双T网络具有很好的滤波特性, 适合作为滤去某一特定频率的信号的滤波器。不对称RC双T网络 (0<k<1) 由于其输出输入相移可达到±π, 所以它适合作为某一个特定频率的选频电路。
摘要：在对称RC双T网络中引入了一个参数k, 讨论了k值变化对该网络频率特性的影响。在理论研究的基础上, 用MATLAB绘出了k值变化时对电路的频率特征的影响。分析结果表明:当k=1时, 该网络具有很强的带阻滤波特性。而当0<k<1时, 该网络适合作为某一个特定频率的选频网络。
关键词：RC双T网络,传递函数,频率特征,选频器
参考文献
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[4]王翠珍, 唐金元, 潘云芝.双T网络带阻滤波器传输特性研究与仿真[J].仪表技术, 2012, 41 (6) :6-9.
网络频率 篇7
近年来,众多学者对井下风量调节进行了大量研究[1,2,3,4,5],发现风阻调节很难实现风量的定量、精确调控。随着变频技术的引入,变频调风具有操作方便简单、自动化程度高、快速、高效、实时、定量、精准调节风量的优点,已被部分矿井应用于实践。但目前矿井风机变频调节的理论分析主要侧重内部原理和节能分析[6,7,8,9],关于分支风量随频率变化关系方面的理论鲜有研究,而风量-频率关系的研究可有效预估调风效果,避免盲目调频,实现精准高效调风,具有较大意义,基于此,文中以理论和风网解算的形式对其进行初步研究。
在变频调风实验中,发现各分支风量的变化值呈现差异性,不同分支对频率响应的敏感程度不同,且存在部分分支风量“调不动”及部分分支风量“超调”的情况,为了合理使用变频调风,需要研究变频调风时的不同分支风量变化的敏感程度,以此可有效发挥不同敏感程度分支的价值,解决变频调风时盲目调频的现象。目前,国内外对变频调风的敏感性鲜有研究,文中基于灵敏度的定义结合风量-频率函数对此进行初步研究。
近年来,有学者基于变频调风提出了防灭火[10]和瓦斯防治的方法[11],这对矿井具有较大意义,本文的研究所提供的风量与频率的函数关系及变频灵敏度将有助于推动变频调风在灾变防治中的应用。
1 网络分支风量与风机频率
目前大多数矿井风机采用异步电动机拖动,异步电动机的转速与频率的关系[12]为:
由流体力学相似定律可知,风机风量Q与转速n之间的关系为[13]:
在保持磁极对数和异步电动机转差率不变的情况下,由式(1)和式(2)联立可推导出风量和频率的对应关系:
式中:n1、n2为交流电动机的同步转速,r/min;f1、f2为电源频率;p为磁极对数;s为异步电动机的转差率;Q2、Q1为风量。
由式(3)可以看出,风机的风量Q与频率f呈正比变化,设其变化函数关系为式(4):
式中:k为风量变化斜率,k值与风机结构、尺寸、电动机、叶片等风机固有属性有关,与电动机频率无关,风机制造完成后,在不改变上述参数的情况下,其k值不变,因此k值在一定程度上能够反映风机的调风能力。
在矿井通风中,矿井总风量即风机的风量Q,当f=0时,风机处于无电状态,由式(4),风量等于0,而在矿井自然风压的作用,矿井风量值不为0,因此式(4)不成立,为使式(4)在矿井变频调风中进行应用,需将式(4)进行自然风压修正,修正式为式(5),其中b为在自然风压驱动下的风量,将其称为自然风量。
当主要通风机频率为f时,任一分支i在f频率下的风量Qi与风机风量Q之间都存在比例关系,设比例系数为yi:
分风比例系数yi的数值因分支不同而异,其取值范围为[0,1],当yi=0时,说明此分支为无风巷道;当yi=1时,说明此分支风量与风机的输出风量相同,yi值与风机频率无关,仅与风阻及所在风网位置有关,yi值越大,说明此分支的风量越大。
将式(6)带入式(5),得:
令kyi=ki,byi=bi,得:
式(8)即风机风量随频率的变化函数(Q-f函数)。其中,比例系数为ki,其值为yi与k值的乘积,k值在风机构造未改变的情况下不变,因此ki大小受分风比例系数yi值影响,而yi值因分支不同而异,因此ki值也因分支不同而异。对于同一分支,分风比例系数yi为固定值,因此同一分支的ki值也为固定值,与频率无关,在其所在的风网位置和风阻等因素未发生改变的情况下,其值不变。
令式(8)中频率f等于0,即风机未启动,此时风量Qi等于截距bi,代表i分支在自然风压驱动下的风量,即i分支的自然风量,其值为分风比例系数yi与自然风量b值的乘积。
对式(8)进行分析,对于同一分支,其ki值为固定值,大部分矿井分支的自然风量bi在变频调风瞬时的变化量相对于总风量的变化微乎其微(除非环境参数在变频瞬时发生剧烈改变):通风网络中任意i分支风量Qi随频率f成一次函数关系。
2 变频灵敏度
变频调风时,风机频率的改变会使得总风量发生改变,进而使得通风网络各分支风量发生改变,由于不同分支固有属性和所处的风网位置不同,各分支风量变化相对于频率变化不同,部分分支风量相对于频率的变化较大,而部分分支对风量的变化较小。为了定量研究这种风量变化的差异性,提出变频灵敏度的概念。
根据灵敏度的一般定义,当对主要通风机的频率施加一个极小的频率变化量Δf时,任一分支j的风量变化为ΔQi,当Δf→0时,分支i的风量变化量ΔQi与频率变化量Δf的比值,称为变频灵敏度,用pi表示,由极限与导数的关系可知,pi值即为分支风量Qi对频率f的偏导数,有:
将式(8)代入式(9)得:
由式(10)知,变频灵敏度与ki互等,求得ki值便可求得分支的变频灵敏度,因此,分支与ki值可反映分支风量对调频响应的敏感程度,具有不同ki值的分支,则其风量变化灵敏度不同;变频灵敏度与频率无关,所调频率的大小对变频灵敏度无影响。同时,式(10)也为变频灵敏度的求解提供了一种方法。
3 变频灵敏度数值分布
变频灵敏度ki反映的是i分支风量变化量的大小,当i值发生变化时,ki值也随之发生变化,即不同分支变频灵敏度数值分布呈现差异性。对ki值分布情况进行研究有助于提前知悉各分支的变频灵敏度,进而为变频调风作参考。
将式(8)进行变形得式(11),各分支的变频灵敏度符合式(11):
现研究频率f固定不变时,各分支变频灵敏度ki随分支不同的分布情况。由式(11)可知,各分支的变频灵敏度ki为各分支风量Qi和自然风量bi的函数。风机动力大于自然风压动力,分支间自然风量bi的差异量相对于总风量Qi的差异量很小,可以忽略,所以分支风量Qi大的分支,其变频灵敏度ki值也较大,反之则越小。由此可见,矿井各分支变频灵敏度的分布等同于各分支风量分布。各分支的风量分布由各分支风阻、分支所处的风网位置等有关,因此,可印证各分支变频灵敏度也受分支风阻、分支所处风网位置等的影响。
4 Q-f函数及变频灵敏度对矿井变频调风的指导作用
1)Q-f函数的精准调节和预判断作用
以此函数为基础,可实现风量的精准调节,避免盲目调频,可提高调风效率;可预先算出达到期望风量所需的频率值,并判断该频率是否超过风机的最大频率,若超过最大频率,则风量无法调至期望风量;预先将期望频率代入其他非待调分支的Q-f函数关系式中,计算出各分支在该频率下的风量,以此可预判变频调风对非待调分支风量的影响程度。
2)指导巷道布置或巷道调整
若待调节分支ki值较大,变频调风时此类分支风量变化明显,能淋漓尽致的发挥出变频调节优势;若非待调节分支ki值较大,变频调风时会出现待调节分支的风量变化不明显,而非待调节分支风量变化明显的情况,这将失去调风的意义,这种情况不可取。因此,在变频调风时,为有效发挥变频调风优势,则应使非待调节分支为ki值较小的分支,待调分支为ki值较大的分支。
新建矿井在巷道布置或已建矿井遇到调风问题需进行巷道调整时,可采用合理的方法使经常调风的分支ki值较大,使不经常调风或要保持分支风量稳定的分支成为ki值较小的分支。
3)通过增阻或减阻的方法达到较好的调风效果
一些重要的且需要经常调风的分支,可通过减阻的方法将其设置为大风量分支。由变频灵敏度和风量具有相同的数值分布可知,大风量分支的变频灵敏度也较大,有利于调风。对于一些不需要经常调风且风量又较大的分支,其他分支变频调风时,为使其影响值降至最小,可针对此类分支的部分分支进行增阻调节,降低其变频灵敏度,减少有害影响。
4)调风失败诊断
在变频调风时,若出现风量“调不动”或风量“超调”的情况,则视为调风失败,可从风量与频率函数关系、变频灵敏度方面分析调风失败的原因。风量“调不动”可能是由于其变频灵敏度较小或者所调频率值没有达到计算的期望频率值;风量“超调”可能是由于其变频灵敏度较大或者所调频率值超过了计算的期望频率值。
5 验证与分析
因矿井变频调风涉及到整个矿井所有通风网路风量的变化,对整个通风网路的风量在多个频率下进行测量会耗费极大的人力物力,为此,以唐山沟煤矿为例,采用唐山沟煤矿的基础数据,以风网解算的方法进行研究,通风网络图见图1。
以唐山沟煤矿的风机在27、29、31、33、35 Hz频率下的5条风机特性曲线信息(含推算曲线)为基准,将这5个频率下的风机特性曲线各参数和各分支的风阻值带入风网解算程序,即可得到5个不同频率下的各个分支的风量信息,其中,三个分支的风量进行现场测量校验,误差范围较小[14]。以频率为横坐标,以风量为纵坐标,可作出各分支风量随频率的变化图像,如图2。
由图2可得以下结论:
1)Q-f函数线性拟合效果较好,验证了Q-f函数理论的正确性,依斜率可看出变频灵敏度大小,依截距可看出自然风压的大小。
2)部分分支风量变化较小甚至不变,如5、9、8号分支等;而部分分支风量变化较为明显,如35、36、37号等分支。反映了变频调风时,不同分支风量的变化大小存在差异,相对于频率改变时各分支风量变化的敏感程度不同。
3)提供了一种求分支Q-f函数的方法。矿井通风网络复杂,部分矿井分支数达数百条之多,对于此类矿井,对通风网络各个分支进行Q-f函数的测量不太现实,因此,可以采用不同频率的风机特性曲线与风网解算配合的方法。
以分支号为横坐标,以不同频率下各分支风量和变频灵敏度的分布情况为纵坐标进行作图,得图3。
由图3可看出,各分支的变频灵敏度和各分支在所选27~35 Hz下的风量分布情况严格一致,符合上文对变频灵敏度分布情况的描述,同时也说明了风量越大的分支其变频灵敏度越大,风量越小的分支其变频灵敏度越小。
6 结论
1)由频率与转速的关系及风量与转速的关系,结合自然风压修正,推导出了Q-f函数,结果表明分支风量与风机频率呈一次函数关系。以此函数为基础,可实现精准的风量调节,避免盲目调频,提高调风效率,且可预判待调分支是否满足调风要求及对非待调分支风量变化的影响情况。
2)提出了变频灵敏度的概念,其值可用风量与频率函数关系的斜率表示,其可定量描述风机变频调风时井下不同分支风量变化的敏感程度。通过理论推导得出了变频灵敏度与风量的数值分布具有相同的规律,得出了风量越大的分支在变频调风时越有利于调风的结论,为矿井变频调风工作提供一定的指导作用。
网络频率 篇8
数据采集是网络管理的必要组成部分,是故障管理、配置管理、性能管理、安全管理、计费管理等的数据来源[1]。在数据采集过程中,降低采样频率会增大采样失真度,提高采样频率会增大网络设备的负载压力和网络带宽的传输压力。当前网络管理系统逐渐向应用和服务层级方向发展,要求进一步减小采样失真度,因此需要新的数据采集方法来满足网络管理系统的发展需求,在不提高平均采样频率的前提下,减小采样失真度。
在网络管理系统中,传统数据采集方法采用固定采样频率,忽略了采集对象的变化对数据采集过程的影响,不能根据采集对象的变化情况动态调整采样频率。长期的网络管理实践表明,采集对象通常在某一个时间区间内变化平缓,在另外一个时间区间内变化剧烈。传统数据采集方法,在采集对象变化平缓时采样次数过多,增大了网络设备的负载压力和网络带宽的传输压力;在采集对象变化剧烈时采样次数不足,不能准确反映采集对象的变化趋势。
由于传统数据采集方法存在上述问题,合理的解决方案就是根据采集对象的变化情况动态调节采样频率。当前有多项针对采样频率调整方法的相关研究,Bai等人在NCS(Networked Control Systems)系统中,采用效用函数(Utility Function)建立系统性能与采样频率间的关系,并基于该函数调整采样频率,降低数据采集对系统性能的影响[2],但是没有考虑降低采样频率会增大采样失真度的问题。Choi等人在网络流量监控过程中,采用随机抽样机制,并依据误差边界(Error Bound)自适应调整网络数据包的采样频率[3,4],但是存在降低采样频率会增大误差边界,进而增大采样失真度的问题。 王亚沙等人在网络性能管理中,采用一元线性回归对历史采样点拟合一条直线,然后根据该直线计算线性偏差平均值比,并根据线性偏差平均值比调整采样频率,以减小采样失真度[5],但是,由于线性偏差平均值比只采用最近一次采样点相对于拟合直线的线性偏差与采样平均值做计算,存在误判率高、稳定性差的问题。Ji等人在数据采集过程中,采用TD-ADCM算法计算采样点的数据变化幅度比(Data Variation Amplitude Ratio),并根据数据变化幅度比调整采样频率,以减小采样失真度[6],但是数据变化幅度比反映的是采样点相对于x轴的变化情况,而采样点的走势往往不平行x轴。
基于以上分析,本文在网络管理系统中提出了一种自适应的采样频率调整方法。该方法采用一元线性回归对最近的多个采样点拟合一条直线,然后根据该直线计算抖动比,并根据抖动比调整采样频率。仿真实验表明,该方法能够在不提高平均采样频率的前提下,减小采样失真度,且与同类方法相比失真度低、稳定性高。在此,将该方法命名为“基于抖动比的采样频率调整方法”。
2 采样曲线分析
采用y=f(x)表示网络管理系统中采集对象的实际变化曲线,S={(x1,y1),( x2,y2),…,(xn,yn)}表示采样集合,其中x1< x2 <…
undefined。
分别以较高采样频率和较低采样频率对同一采集对象在同一时间段内进行数据采集,结果如图1、图2所示,可以看出:采样频率越高采样曲线y′越接近实际曲线y,采样失真度越小;当实际曲线y变化平缓时,较低的采样频率亦能获得较小的采样失真度;当实际曲线y变化剧烈时,需较高的采样频率才能获得较小的采样失真度。
3 基于抖动比的采样频率调整方法
在长期的网络管理实践中,发现采集对象往往在一段时间内变化缓慢,在另一段时间内变化剧烈。由采样曲线分析可以看出,基于抖动比的采样频率调整方法需要在采集对象变化平缓时,降低采样频率,以减小网络设备的负载压力和网络带宽的传输压力,在采集对象变化剧烈时,提高采样频率,以减小采样失真度。基于抖动比的采样频率调整方法对最近的N个采样点采用一元线性回归拟合一条直线,然后根据该直线计算抖动比,以此预测采集对象的变化情况,并调整采样频率。
3.1 一元线性回归拟合直线
本节采用一元线性回归对最近的N个采样点拟合直线。采用yi代表下一个采样点的数据值,yi-1,yi-2,…,yi-N代表下次采样之前,最近的N个采样点的数据值,xi-1,xi-2,…,xi-N代表采样时间,满足xi-1>xi-2>…>xi-N。以y=β0+β1x表示这N个采样点通过一元线性回归拟合的直线。由一元线性回归可以求得β0和β1的最大似然估计,undefined,undefined,其中undefined,undefined。
3.2 抖动比计算
本节基于一元线性回归拟合的直线求抖动比。以采样点到直线y=β0+β1x的距离表示采样点相对于直线的抖动大小,则采样点(xk,yk) 相对于直线y=β0+β1x的抖动大小为:|β0+β1xk-yk|sinθ,θ表示直线y=β0+β1x与y轴的夹角。以N个采样点中采样时间最近的m个采样点与剩余的N-m个采样点之间的平均抖动大小比值表示抖动比δ,则undefined,抖动比δ反映了采集对象的抖动变化情况,δ<1表示抖动变平缓,δ>1表示抖动变剧烈。
3.3 采样频率调整
本节基于抖动比调整采样频率。为了清晰的描述基于抖动比的采样频率调整方法,对以下名字做出解释:
基本采样时间间隔Tbasic:基本采样时间间隔是基于抖动比的采样频率调整方法的最小时间单位,实际采样时间间隔是该时间的整数倍。
采样间隔增加步长Tinc:采样间隔增加步长是基于抖动比的采样频率调整方法增加采样时间间隔的步长,该时间是基本采样时间间隔的整数倍。
采样间隔减小步长Tdec:采样间隔减小步长是基于抖动比的采样频率调整方法减小采样时间间隔的步长,该时间是基本采样时间间隔的整数倍。
最大采样时间间隔Tmax:基于抖动比的采样频率调整方法在调整采样时间间隔时,允许设定的最大采样时间间隔。
最小采样时间间隔Tmin:基于抖动比的采样频率调整方法在调整采样时间间隔时,允许设定的最小采样时间间隔。
以T表示本次采样时间间隔,初始化时T=(Tmax+Tmin)/2。以δ表示本次采样结束后,下次采样开始前方法计算的抖动比,以δ1、δ2表示抖动比的阈值,0<δ1<1,δ2>1。以Tnext表示下次采样时间间隔,则Tnext的计算公式如下:
undefined
3.4 抖动比分析
本节通过理论分析及示例分析,说明抖动比相对于线性偏差平均值比和数据变化幅度比,能够更好地预测采集对象的变化情况。首先,线性偏差平均值比采用最近一个采样点相对于拟合直线的线性偏差与采样平均值做计算,而最近一次采样点没有参与直接拟合,采用该采样点计算线性偏差平均值比,本身就存在较大误差,且只用一个采样点的线性偏差做计算,误判率高、稳定性差。而在抖动比计算过程中最近一个采样点参与了直线拟合,且采用m个采样时间最近的采样点与N-m个历史采样点做计算,大大减少了方法的误判次数,提高了稳定性。其次,数据变化幅度比反映的是采集对象数据曲线相对于x轴的变化情况,而抖动比反映的是曲线相对于直接y=β0+β1x的变化情况,而该直线表示一段时间内采集对象数据曲线的走势且不一定平行于x轴,因此抖动比预测采集对象的变化具有普遍适用性。最后,采集对象数据曲线可能在幅值较小的范围内快速变化,这种情况通常是由高频率低振幅的噪声引起的,在这种情况下采用数据变化幅度比计算的结果是曲线变化剧烈,而采用抖动比计算的结果是曲线变化平缓,这是因为数据变化幅度比反映的是曲线斜率的变化情况,而抖动比反映的是曲线相对于自身走势的幅值抖动变化情况,而曲线在幅值较小范围内的快速变化现象往往是噪声引起的,数据采集过程应当忽略这种噪声的影响,因此抖动比预测曲线的变化具有更好的噪声过滤性能。可以通过图3,图4所示的两个采样示例说明后面的两种情况。
采样曲线示例1:如图3所示,采集对象数据曲线的走势是倾斜的。数据变化幅度比会在蓝色线段(较倾斜线段)末的采样点上反映曲线变化剧烈,在红色线段(较平缓线段)末的采样点上反映曲线变化平缓,而抖动比则反映曲线的变化情况保持不变,与实际情况相符。
采样曲线示例2:如图4所示,采集对象数据曲线在平缓变化一段时间后,进入幅值较小范围内的快速变化时间阶段。数据变化幅度比在该阶段反映曲线变化非常剧烈,需要大幅提高采样频率,而抖动比则反映曲线变化平缓,应该降低采样频率。实际上曲线在幅值较小范围内的快速变化现象往往是噪声引起的,数据采集过程应当忽略这种噪声的影响。
4 仿真结果和分析
本节通过仿真实验,分析对比线性偏差平均值比、数据变化幅度比、及本文提出的抖动比在预测采集对象变化,调整采样频率方面的性能。实验中对同一采集对象在同一时间段内分别按照以上三种方法在数据采集过程中调整采样频率。图5是采用线性偏差平均值比的实验结果,回归窗口宽度为4,采样平均窗口宽度为40,线性偏差平均值比临界常数为0.25,采样间隔原子时间为4s,采样间隔时间增加步长12s,采样间隔时间减小步长12s,最大采样间隔时间52s,最小采样间隔时间为4s[5],结果采样次数为98。图6是采用数据变化幅度比的实验结果,参数N=5,结果采样次数为105。图7是采用抖动比的实验结果,参数N=4,m=2,Tbasic=4s,Tinc=12s,Tdec=12s,Tmax=52s,Tmin=4s,δ1=0.95,δ2=1.2,结果采样次数为104。对比图5,图6和图7可以看出,线性偏差平均值比存在误判率高,预测不稳定的现象,图5中在曲线变化平缓的时间段内,及曲线变化剧烈的时间段内都有明显的误判。数据变化幅度比反映不了曲线的走势,在曲线变化平缓的时候,其性能较好,在曲线变化剧烈的时候,其性能大大下降。抖动比在曲线变化平缓的时间段内,跟数据变化幅度比有相似性能,在曲线变化剧烈的时间段内,其性能明显优于前面两种方法,采样失真度最低。实验结果与前一节的分析结果相符,进一步说明了抖动比预测采集对象变化情况,具有普遍适用性,更好的噪声过滤性能,且误判率低,稳定性高。
5 结束语
本文在网络管理系统中提出了一种自适应采样频率调整方法(基于抖动比的采样频率调整方法),该方法通过一元线性回归对最近的N个采样点拟合一条直线,然后根据该直线计算抖动比,并根据抖动比调整采样频率。仿真实验结果表明,该方法能够在不提高平均采样频率的前提下,减小采样失真度,且与同类方法相比失真度低、稳定性高。
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网络频率 篇9
模态频率参数在实际应用中测试容易、精度较高, 在桥梁损伤识别中得到了广泛的应用。本文通过构造模态频率变化平方比作为损伤识别参数, 通过优化的神经网络技术实现结构的损伤辨识。
1 理论基础
1.1 人工神经网络方法
人工神经网络技术作为最成熟的计算智能方法在实际工程中得到了广泛的应用。该方法通过一定数量训练样本的学习和训练, 就能够实现从输入到输出变量的非线性映射。具备良好的记忆能力、推理能力和泛化能力。其基本结构如图1所示。
神经网络技术在实际应用中也暴露出了一些缺点, 如学习收敛的速度不理想、容易陷入不稳定状态、学习过程不稳定等。如何优化神经网络, 克服其缺陷具有重要意义。
1.2 遗传算法
遗传算法是模拟人类自然进化的一种智能方法, 该方法通过复制、交叉和变异流程, 不断循环进行优胜劣汰操作, 能够实现问题的优化处理, 具有搜索速度快、计算量大、效率高等优点。其计算的基本流程如图2所示。本文采用遗传算法实现神经网络的参数优化。
1.3 损伤识别参数构建
本文选用频率变化平方比作为损伤位置的识别参数, 其表达式如式1所示。
式中, Δω为频率变化值, {φ}为振型向量, [Kn]及[M]分别为结构刚度及质量矩阵。从式 (1) 可以看出, 模态频率的变化平方比是结构损伤位置的函数。
遗传优化神经网络的输入参数如式 (2) 所示。
采用单元损伤程度作为神经网络的输出参数。本文利用单元弹性模量的减小来模拟损伤, 用单元弹性模量折减百分比表征不同的损伤程度。
式中,
2 数值模拟分析
2.1 模型概况
本文采用矩形等截面简支梁作为研究对象, 该模型共分为40个单元, 如图3所示。采用随机子空间法对简支梁模型进行分析, 得到简支梁的模态频率。
2.2 损伤识别结果分析
以单元5、10、15和20发生损伤为例, 其简支梁模态频率变化平方比如表1所示。遗传优化神经网络的适应度曲线及误差曲线如图4和图5所示。
以单元5、10、15和20损伤程度12%为测试样本, 验证遗传算法优化神经网络及频率变化平方比方法的有效性, 其损伤识别结果如表2所示。
从表2可以看出, 采用频率变化平方比作为遗传优化神经网络的输入参数, 其损伤位置识别结果准确, 具有良好的应用前景。
3 结 论
本文以简支梁桥为数值模拟对象, 以遗传优化神经网络为技术手段, 通过构造频率变化平方比作为损伤识别参数, 实现了结构的损伤位置识别。数值模拟结果表明, 本文方法计算准确, 具备良好的应用前景。
摘要：桥梁在其服役过程中容易产生桥体损伤, 导致其承载能力下降、使用功能降低。频率参数在实际应用中测试获取容易, 是良好的损伤辨识指标。考虑到神经网络技术收敛速度慢等缺点, 采用遗传算法对其权值及阈值进行优化获取。采用频率变化平方比参数作为遗传优化神经网络的输入参数, 以简支梁桥为数值模拟对象, 实现了其损伤位置识别。
关键词：简支梁桥,损伤识别,遗传优化神经网络,模态频率
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