用离散傅里叶变换算法优化计算输入数据样本的控制装置

摘要

一种自动控制装置(1)包含用于输入周期性电压和/或电流的测定值(7)的输入机构(21、24)、用于在所述电压和/或电流值的基础上计算参数并且用于将计算的参数与预定条件进行比较的计算机构(21)、以及用于根据满足预定条件的参数来启动控制功能的启动机构(21、23)。控制装置的输入机构(21、24)被布置成输入每一循环的预定样本数；以及所述计算机构(21)被布置成利用在与所述每一循环的预定样本数有关的固定系数的基础上优化的离散傅里叶变换算法来计算参数。该控制装置和相应的控制方法提供了比早期的一般编程解决方案明显更快的响应时间，而未增加如传统的数字信号处理器一样的相关成本。

权利要求

1.一种自动控制装置，包含：

输入机构，用于输入包含具有规定的标称频率的周期性电压和/或电流的测定值的样本；

计算机构，用于在所述样本的基础上计算参数，并且用于将所述计算的参数与预定条件进行比较；

启动机构，用于根据满足所述预定条件的所述参数来启动控制功能；其特征在于，所述输入机构被布置成输入规定的标称频率的每一循环的预定样本数；

所述计算机构被布置成利用在与所述规定的标称频率的每一循环的预定样本数相对应的固定系数的基础上优化的离散傅里叶变换算法来计算所述参数。

2.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，所述每一循环的预定样本数是2的幂。

3.如权利要求1或2所述的自动控制装置，其特征在于，所述每一循环的预定样本数是32。

4.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，在所述优化的离散傅里叶变换算法中，已经除去了包含固定为零的系数的计算。

5.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，在所述优化的离散傅里叶变换算法中，通过使用符号避免了乘以固定系数1或-1。

6.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，在所述优化的离散傅里叶变换算法中，乘以固定系数的两个或两个以上乘法已经被组合进求和方程。

7.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，在所述优化的离散傅里叶变换算法中，通过乘以二的十四次幂或更高次幂的值使得样本和系数变为整数形式。

8.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，所述计算机构被布置成计算为下列之一的参数：均方根电流、功率因数、耦合的电容性质或电感性质的指示、失真或接地故障电流。

9.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，所述自动控制装置是耦合在供电与第二装置之间的电保护装置，以及所述控制功能包含将所述第二装置与所述供电隔离。

10.如权利要求1所述的自动控制装置，其特征在于，所述自动控制装置被连接至将电能馈送给电线的发电机，以及所述控制功能包含所述发电机操作的调节。

11.一种用于自动控制电操作的装置的方法，包含：输入包含具有规定的标称频率的周期性电压和/或电流的测定值的样本；

在所述样本的基础上计算参数；

将计算的参数与预定条件进行比较；

根据满足所述预定条件的所述参数来启动控制功能；

其特征在于，

固定规定的标称频率的每一循环输入的样本数；

利用在与规定的标称频率的每一循环输入的样本数相对应的固定系数的基础上优化的离散傅里叶变换算法，来计算所述参数。

说明书

技术领域

本发明涉及自动控制方法，具体涉及自动控制的方法和自动控制装置。

背景技术

控制装置对可控装置施加约束或引导作用。在其操作期间，自动控制装置通常接收一个或多个输入参数并根据所接收的输入参数输出一种或多种控制函数。控制函数进一步被输入可控装置并且它们对可控装置的操作起作用。一种控制装置可控制若干可控装置，并且一个可控装置可以由一个或多个控制装置来控制。控制装置的输入参数可源于其中可控装置作为一部分的过程或者它们是比如作为控制命令或作为另一个过程的输出参数从外部被输入控制过程的。
在自动控制装置中，输入参数通常由一系列的采样的数据导出。文献NUMERICAL RECIPES IN C：THE ART OF SCIENTIFICCOMPUTING(ISBN 0-521-43108-5)版权1988-1992，剑桥大学出版社，pp.496-510提供了快速傅里叶变换的基本原理，并且所涉及的页通过引用被结合在此。
计算是以可描述的物理过程的理解为基础的，该描述是在时域内通过作为时间t的函数的某个量h的值来进行的，或者在其中过程可被详细描述的频域内通过指定作为频率f的函数的其幅度H来进行。借助于傅里叶变换方程，这两种表述可能与另一个有关：
$H\left(f\right)={\int }_{-\infty }^{\infty }h\left(t\right)e^{2\mathrm{\pi ift}}\mathrm{dt}---\left(1\right)$
$h\left(t\right)={\int }_{-\infty }^{\infty }H\left(f\right)e^{-2\mathrm{\pi ift}}\mathrm{df}$
在最典型的情形下，在时间上以均匀间隔对函数h(t)采样，以使n个采样值hn的序列为：
hn＝h(nΔ)n＝...，-3，-2，-1，0，1，2，3，...    (2)
其中Δ为采样率。通过离散求和可以逼近方程(1)的积分
$H\left(f_n\right)={\int }_{-\infty }^{\infty }h\left(t\right)e^{2\mathrm{\pi i}{f}_{n}t}\mathrm{dt}\approx \underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{h}_k{e}^{2\mathrm{\pi i}{f}_n{t}_k}\Delta =\Delta \underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{h}_k{e}^{2\mathrm{\pi ikn}/N}---\left(3\right)$
据此
H(fn)≈ΔHn     (4)
此时
$H_n\equiv \underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{h}_k{e}^{2\mathrm{\pi ikn}/N}---\left(5\right)$
在实际的解决方案中，与离散傅里叶变换有关的计算通过利用快速傅里叶变换(FFT)算法而被明显减少。在FFT的第一部分，数据首先被整理成倒位序。FFT的第二部分具有被执行log2N次并且又计算长度为2、4、...、N的变换的外循环。对于过程的每一阶段，两个嵌套的内循环包括已经被计算的子变换和各变换的要素，以实现Danielson-Lanczos Lemma。FFT的这种变形被称为时间抽选或Cooley-Tukey FFT算法。频率抽选(Sande-Tukey)FFT算法首先对输入数据执行一组log2N迭代，然后将输出值重新布置成倒位序。
在另一类FFT变量中，N的初始数据集被往下细分至比2的幂更小，例如N＝4(以4为基数的FFT)或N＝8(以8为基数的FFT)。通过利用特定N的特殊对称的小部分优化编码进行这些小的变换。比如，假定N＝4导致了三角正弦和余弦为0、+1、-1，到目前为止，这去除了乘法并留下加法和减法。以4为基数或以8为基数的FFT被认为使计算的数量级减少至20％到30％。
自动控制装置的一个实例是电保护装置。电保护装置的通用目的是阻止或限制对所保护装置的损害或者保护所保护装置的服务使之免予中断。在电路中，电流被快速改变并且功率可瞬间突增。因此，电驱动装置的供电总是配有能够使装置与来自供电的有害电瞬变现象隔离的一个或多个保护功能。在更基础的装置中，保护装置通常是中继装置，该中继装置在现有电流或电压电平超过预定阈值时被触发。在更复杂的系统中，电流和电压电平被严密监控并且对通过监控获得的各种参数有响应的保护功能被用来保护系统免受电源系统中的有害影响。
通常，电装置被设计成可在正弦电压下工作，并且对于精确的功能性，高度发展的系统还要求无故障电压正确地工作。使电源系统中的电学品质恶化的主要有害影响之一是谐波。根据其特性将谐波分成不同的分量(等级数)。分量级别表示相对于基本频率的谐波相位相量的旋转方向。
在电压的曲线形式或电流的曲线形式偏离正弦曲线时，可认为它是由若干不同频率的正弦信号组成的。通过利用上面的傅里叶分析通常将函数分解为其若干分量，谐波的数学处理是以此为基础的。
在复杂的保护装置中，以所述输入参数为基础确定保护功能的方法通常包含装置的费用和从接收输入参数到输出所确定的保护功能的响应时间之间的平衡。在已知的保护装置中，数字信号处理器(DSP)被认为是用来处理所定义的输入信号以及用来确定其上的保护功能的最强有力的工具。然而，与数字信号处理器有关的部件成本是相当大，并且在复杂的系统中，由于数字信号处理器的数目导致的成本需要被优化。
另一方面，嵌入系统促使多种可编程算法的并行使用。许多可变算法是可用的并且部件成本不会直接随可操作的保护功能的数目的增加而增加。然而，完成计算次数是费时的并且累积的响应时间比实际需要的时间更长，以便于适当地实现保护功能。存在有许多其中仅仅是稍微超过可接受的响应时间的情形，但是对于可靠性原因来说，昂贵的DSP常常不会成为可编程算法范围内的优选。
因此，与已知的电保护装置相关联的缺点之一是可用于根据各种不同输入值来确定保护功能的机构不会促进考虑与可操作的保护功能有关的技术和经济因素的适当优化。

发明内容

本发明的目的因此是提供一种方法和用于实现该方法的设备以便减轻上述的缺点。本发明的目的通过下述方法和控制装置来达到。
按照本发明实施例的第一方面，提供一种自动控制装置，包含：输入机构，用于输入包含具有规定的标称频率的周期性电压和/或电流的测定值的样本；计算机构，用于在所述样本的基础上计算参数，并且用于将所述计算的参数与预定条件进行比较；启动机构，用于根据满足所述预定条件的所述参数来启动控制功能；所述输入机构被布置成输入规定的标称频率的每一循环的预定样本数；所述计算机构被布置成利用在与所述规定的标称频率的每一循环的预定样本数相对应的固定系数的基础上优化的离散傅里叶变换算法来计算所述参数。
按照本发明实施例的第二方面，提供一种用于自动控制电操作的装置的方法，包含：输入包含具有规定的标称频率的周期性电压和/或电流的测定值的样本；在所述样本的基础上计算参数；将计算的参数与预定条件进行比较；根据满足所述预定条件的所述参数来启动控制功能；固定规定的标称频率的每一循环输入的样本数；利用在与规定的标称频率的每一循环输入的样本数相对应的固定系数的基础上优化的离散傅里叶变换算法，来计算所述参数。
本发明是以适当固定采样的电流和/或电压数据的数目以及基于对固定的系数的操作来优化离散傅里叶变换算法的思想为基础的。本发明方法和布置的优点是它提供了比早期的一般编程解决方案明显更短的响应时间而未增加如传统的数字信号处理器一样多的相关成本，并且因此使得电保护装置中的技术和经济因素之间的更灵活的优化成为可能。

附图说明

下面将参考附图并借助于优选实施例对本发明进行更详细地描述，其中
图1是说明按照本发明的控制装置的操作环境的框图；
图2示意性说明了图1所示的、按照本发明第一实施例的控制装置1的基本功能结构；
图3是说明按照本发明的自动控制方法的流程图；
图4说明了本发明的另一个实施例。

具体实施方式

作为按照本发明的控制装置的实施例，下面借助于电动机的电保护装置对本发明进行描述。自然地，对本领域的技术人员来说很显然，所述解决方案可用于被布置成可在电流和/或电压的测定值序列的基础上监控电源品质的任何控制装置，并且在测定值的基础上用于实现控制功能以此控制被连接到所述电源的控制装置的操作。
图1是说明按照本发明的控制装置的操作环境的框图。控制装置1被连接至供给利用电操作的装置3的电线2，其目的是为了实施操作泛函(operation functionality)F(x)4。操作泛函4可以是通过控制输入6输入的由控制函数f(x)5连续控制的连续操作，或者操作泛函4可以是通过所述控制输入6输入的由顺序控制函数f(x)5触发的阶跃函数，或者是两者的组合。应当注意的是，图1只示出了用于说明按照本发明的控制装置的操作环境的必要元素。对于本领域的技术人员来说清楚的是，比如，复杂系统通常包含如图1所示的多个输入和输出。
在其操作期间，控制装置1通常接收输入数据(x)7并且根据所接收的数据7输出一个或多个控制函数f(x)5。被输入控制装置1的输入数据7可源于其中可控装置3作为一部分的控制过程，或者它是比如作为控制命令或作为从另一个过程输出的参数从外部被输入控制过程的。在这个第一实施例中，输入数据x7包含电动机的供电中顺序测定的电流值，在下文中，其被称为采样的电流值。
在计算过程中，离散傅里叶变换的基本算法可被表述为：
void dft(double*x，double*re，double*im，int N){
  int k，n；
  double a；
  for(k＝0；k＜N；k++){
    rep[k]＝0；
    im[k]＝0；
    for(n＝0；n＜N；n++){
      a＝k*n*PI2/N；
      re[k]+＝x[n]*cos(a)；
      im[k]-＝x[n]*sin(a)；
    }
  }
}
其中
x＝采样的数据
re＝变换的实值
im＝变换的虚值
N＝样本数
PI2＝2*pi
供电的电流电平被顺序测量并且测定值被布置成N个样本的数组。采样率R被调节到供电的标称频率f以使R＝fN。在本发明的这个第一实施例中，样本数被调节至32，并且在标称频率为50Hz的情况下，采样率是1.6KHz。
通过调节样本数N至2的幂的值，正弦和余弦函数具有可能非零绝对值的、N/4的相应范围。在本发明的这个第一实施例中，采样率为32导致了正弦和余弦函数的八个不同的非零值。
r[0]＝cos(1*pi/16)
r[1]＝cos(2*pi/16)
r[2]＝cos(3*pi/16)
在增加计算速度时，整数值通常是优选的，并且因此所计算的值被标度成具有快速移位计算的整数形式。在这个第一实施例中，利用因数214(16384)将正弦和余弦函数标度成整数形式，据此形成下面的数组：
r[0]＝cos(1*pi/16)*16384
r[1]＝cos(2*pi/16)*16384
r[2]＝cos(3*pi/16)*16384
r[7]＝cos(7*pi/16)*16384
此后基本算法在综合考虑系数r的基础上被优化。所述优化包含除去费时的三角函数计算，其中包含乘以零的运算被丢弃，并且通过仅仅改变或保留采样的值的符号去除了乘以-1或+1的乘法。所述优化还优选地包含定位包括共同因数r的单独的方程，并将所述方程合并成乘以所组合的总和的乘法。基本算法的行被优化地减少并被合并，在这个意义上相同的运算只需要执行一次。
在本发明的这个第一实施例中，32个x值的数组的优化的傅里叶变换在C语言格式中可被表述为：
#define SHIFT 14
void ft32(int*x)
{
  unsigned char i，j；
  int k[7]＝{16069，15137，13623，11585，9102，6270，3196}；
  int a[16]，b[16]，c[8]，d[8]，e[8]，f[8]，g[57]；
for(i＝0；i＜16；i++)
{
  j＝i+16；
  a[i]＝x[i]+x[j]；
  b[i]＝x[i]-x[j]；
}
c[0]＝a[0]+a[8]；
d[0]＝a[0]-a[8]；
for(i＝1；i＜8；i++)
{
  j＝16-i；
  c[i]＝a[i]+a[j]；
  d[i]＝a[i]-a[j]；
  e[i]＝b[i]+b[j]；
  f[i]＝b[i]-b[j]；
}
g[0]＝c[0]+c[4]；
g[1]＝c[2]+c[6]；
g[2]＝c[1]+c[3]+c[5]+c[7]；
g[3]＝k[0]*f[1]＞＞SHIFT；
g[4]＝k[0]*e[7]＞＞SHIFT；
g[5]＝k[0]*f[5]＞＞SHIFT；
g[6]＝k[0]*e[3]＞＞SHIFT；
g[7]＝k[0]*f[3]＞＞SHIFT；
g[8]＝k[0]*e[5]＞＞SHIFT；
g[9]＝k[0]*f[7]＞＞SHIFFT；
g[10]＝k[0]*e[1]＞＞SHIFT；
g[11]＝k[1]*f[2]＞＞SHIFT；
g[12]＝k[1]*e[6]＞＞SHIFT；
g[13]＝k[1]*f[6]＞＞SHIFT；
g[14]＝k[1]*e[2]＞＞SHIFT；
g[15]＝k[1]*(c[1]-c[7])＞＞SHIFT；
g[16]＝k[1]*(d[3]+d[5])＞＞SHIFT；
g[17]＝k[1]*(c[3]-c[5])＞＞SHIFT；
g[18]＝k[1]*(d[1]+d[7])＞＞SHIFT；
g[19]＝k[2]*f[3]＞＞SHIFT；
g[20]＝k[2]*e[5]＞＞SHIFT；
g[21]＝k[2]*f[1]＞＞SHIFT；
g[22]＝k[2]*e[7]＞＞SHIFT；
g[23]＝k[2]*f[7]＞＞SHIFT；
g[24]＝k[2]*e[1]＞＞SHIFT；
g[25]＝k[2]*f[5]＞＞SHIFT；
g[26]＝k[2]*e[3]＞＞SHIFT；
g[27]＝k[3]*f[4]＞＞SHIFT；
g[28]＝k[3]*e[4]＞＞SHIFT；
g[29]＝k[3]*(c[2]-c[6])＞＞SHIFT；
g[30]＝k[3]*(d[2]+d[6])＞＞SHIFT；
g[31]＝k[3]*(c[1]-c[3]-c[5]+c[7])＞＞SHIFT；
g[32]＝k[3]*(d[1]+d[3]-d[5]-d[7])＞＞SHIFT；
g[33]＝k[4]*f[5]＞＞SHIFT；
g[34]＝k[4]*e[3]＞＞SHIFT；
g[35]＝k[4]*f[7]＞＞SHIFT；
g[36]＝k[4]*e[1]＞＞SHIFT；
g[37]＝k[4]*f[1]＞＞SHIFT；
g[38]＝k[4]*e[7]＞＞SHIFT；
g[39]＝k[4]*f[3]＞＞SHIFT；
g[40]＝k[4]*e[5]＞＞SHIFT；
g[41]＝k[5]*f[6]＞＞SHIFT；
g[42]＝k[5]*e[2]＞＞SHIFF；
g[43]＝k[5]*f[2]＞＞SHIFT；
g[44]＝k[5]*e[6]＞＞SHIFT；
g[45]＝k[5]*(c[3]-c[5])＞＞SHIFT；
g[46]＝k[5]*(d[1]+d[7])＞＞SHIFT；
g[47]＝k[5]*(c[1]-c[7])＞＞SHIFT；
g[48]＝k[5]*(d[3]+d[5])＞＞SHIFT；
g[49]＝k[6]*f[7]＞＞SHIFT；
g[50]＝k[6]*e[1]＞＞SHIFT；
g[51]＝k[6]*f[3]＞＞SHIFT；
g[52]＝k[6]*e[5]＞＞SHIFT；
g[53]＝k[6]*f[5]＞＞SHIFT；
g[54]＝k[6]*e[3]＞＞SHIFT；
g[55]＝k[6]*f[1]＞＞SHIFT；
g[56]＝k[6]*e[7]＞＞SHIFT；
x[0]＝g[0]+g[1]+g[2]；
x[1]＝O；
 x[2]＝b[0]+g[3]+g[11]+g[19]+g[27]+g[33]+g[41]+g[49]；
 x[3]＝-b[8]-g[50]-g[42]-g[34]-g[28]-g[20]-g[12]-g[4]；
 x[4]＝d[0]+g[15]+g[29]+g[45]；
 x[5]＝-d[4]-g[46]-g[30]-g[16]；
 x[6]＝b[0]+g[21]+g[43]-g[51]-g[27]-g[5]-g[13]-g[35]；
 x[7]＝b[8]-g[36]-g[14]-g[6]-g[28]-g[52]+g[44]+g[22]；
 x[8]＝c[0]-c[4]+g[31]；
 x[9]＝d[6]-d[2]-g[32]；
 x[10]＝b[0]+g[37]-g[43]-g[7]-g[27]+g[53]+g[13]+g[23]；
 x[11]＝g[8]-b[8]-g[24]-g[14]-g[54]+g[28]+g[44]-g[38]；
 x[12]＝d[0]+g[47]-g[29]-g[17]；
 x[13]＝d[4]-g[18]-g[30]+g[48]；
 x[14]＝b[0]+g[55]-g[11]-g[39]+g[27]+g[25]-g[41]-g[9]；
 x[15]＝b[8]-g[10]-g[42]+g[26]+g[28]-g[40]-g[12]+g[56]；
 x[16]＝g[0]-g[1]；
 x[17]＝d[3]-d[1]-d[5]+d[7]；
 x[18]＝b[0]-g[55]-g[11]+g[39]+g[27]-g[25]-g[41]+g[9]；
 x[19]＝g[12]-b[8]-g[10]+g[42]+g[26]-g[28]-g[40]+g[56]；
 x[20]＝d[0]-g[47]-g[29]+g[17]；
 x[21]＝g[48]-d[4]-g[18]+g[30]；
 x[22]＝b[0]-g[37]-g[43]+g[7]-g[27]-g[53]+g[13]-g[23]；
 x[23]＝b[8]-g[24]+g[14]-g[54]-g[28]+g[8]-g[44]-g[38]；
 x[24]＝c[0]-c[4]-g[31]；
 x[25]＝d[2]-d[6]-g[32]；
 x[26]＝b[0]-g[21]+g[43]+g[51]-g[27]+g[5]-g[13]+g[35]；
 x[27]＝g[14]-b[8]-g[36]-g[6]+g[28]-g[52]-g[44]+g[22]；
 x[28]＝d[0]-g[15]+g[29]-g[45]；
 x[29]＝d[4]-g[46]+g[30]-g[16]；
 x[30]＝b[0]-g[3]+g[11]-g[19]+g[27]-g[33]+g[41]-g[49]；
 x[31]＝b[8]-g[50]+g[42]-g[34]+g[28]-g[20]+g[12]-g[4]；
}
该实施例还表明优化的傅里叶变换的结果被存成如下的x值的原始数组：
x[0]＝I0re(DC)       x[1]＝I0im(＝0)
x[2]＝I1re           x[3]＝I1im
x[4]＝I2re           x[5]＝I2im
x[30]＝I15re         x[31]＝I15im
据此包含了DC-分量以及15个谐波分量的实值和虚值。这优化了存储器的使用，因为不需要创建新数组来存储谐波分量的实值和虚值。此外，选择使用每一循环32个样本已经被检测为最佳选择，因为这样它可在多至15个具有合理数量的可计算样本的谐波分量的计算中提供合理的精度。
谐波分量I17...I31的实值相应地等于谐波分量I15...I1的实值，并且谐波分量I17...I31的虚值相应地同谐波分量I15...I1的虚值相反，据此谐波分量I17...I31的绝对值相应地等于谐波分量I15...I1的绝对值。对于进一步的优化，基本算法的谐波分量I17...I31的实值和虚值的计算可因此被省略。
利用上面的优化算法，谐波分量的计算明显更快并且使处理器的负载相当小。在上面的描述中，示出了电流的谐波分量的实值和虚值的计算，但是相同的算法同样可用于电压的测定值。所计算的电流和电压的谐波分量的实值和虚值可用来计算多个重要参数，控制装置的控制函数可对这些参数作出响应。在本发明的这个实施例中，通过下式根据所计算的值可计算均方根电流：
$I_{\mathrm{RMS}}=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(I_i{\mathrm{re}}^2+I_i{\mathrm{im}}^2)}{512}}---\left(6\right)$
其中n是谐波分量的数目。
相应地，通过下式根据所计算的第一谐波的值可计算功率因数：
$\cos \left(\mathrm{phi}\right)=\frac{I_1\mathrm{re}*U_1\mathrm{re}+I_1\mathrm{im}*U_1\mathrm{im}}{I_1*U_1},---\left(7\right)$
其中相应地I1和U1表示电流和电压矢量的长度
通过由下式来计算符号
sign＝I1re*U1im-I1im*U1re       (8)
使得能够确定供电的相位角；以及因此确定耦合是电容性的还是电感性的。如果符号为正(符号＞0)，则相位角是滞后的并且连接是电感性的。如果符号为负(符号＜0)，则相位角是超前的并且涉及电容性连接。
此外，通过下式根据所计算的值可计算失真：
$\mathrm{THD}=\sqrt{\underset{i=2}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(\frac{U_1}{U_1}\right)}^2}---\left(9\right)$
由下式可导出三个相位的表观功率：
S＝I1RMS*U1RMS+I2RMS*U2RMS+I3RMS*U3RMS
P＝|cos(phi)|*S            (10)
其中
I1RMS是相位1的均方根电流
I2RMS是相位2的均方根电流
I3RMS是相位3的均方根电流
U1RMS是相位1的均方根电压
U2RMS是相位2的均方根电压
U3RMS是相位3的均方根电压
并且由下式可计算接地故障电流：
$I_0=\sqrt{\frac{{({I1}_1\mathrm{re}+{I2}_1\mathrm{re}+{I3}_1\mathrm{re})}^2+{({I1}_1\mathrm{im}+{I2}_1\mathrm{im}+{I3}_1\mathrm{im})}^2}{512}}---\left(11\right).$
图2示意性说明了按照图1说明的本发明第一实施例的控制装置1的基本功能结构。控制装置包括处理机构21、包含运算逻辑单元的元件、许多特定的寄存器和控制电路。连接到处理机构的是存储机构22、其中可存储计算机可读数据或程序和/或静态或动态数据的数据介质。存储机构通常包含允许读和写的存储单元(RAM)以及其内容可仅仅被读取的存储器(ROM)。该单元还包含具有输入机构24和输出机构25的接口块23，输入机构24用于输入数据以供在单元中进行内部处理，输出机构25用于输出来自该单元的内部处理的数据的。所述输入机构的实例包含充当传递至其外部连接点的信息的网关的插入单元、小键盘、或触摸屏、麦克风等。所述输出机构的实例包含将信息馈入连接到其外部连接点的线路的插入单元、屏幕、触摸屏、扬声器等。处理机构21、存储机构22和接口块23通过电互连，用于按照单元的预定的、基本编程的过程对所接收和/或所存储的数据实施运算的系统执行。
在第一实施例中，预定的过程包含以顺序采样的电流电平为基础计算多个表示至电动机的供电品质的多个参数的编程算法。所述过程还包含许多根据所计算的值启动、调节和/或终止多种控制操作的保护功能。针对改进的响应时间和节省的处理器容量来优化算法。输入机构24包含至传感器的输入，该传感器以规定的采样率测量供电的电流和电压值，来自传感器的信号首先利用模拟至数字的转换器从模拟格式被处理成数字格式。输入机构24通常还包含至现场用户终端的接口和/或至用于装置的现场和/或远程控制的现场总线的接口。输出机构25主要包含至继电器的输出，通过所述继电器，当其中一个被监控的参数通过预定的阈值电平时，可使电动机与供电隔离。输出机构25通常还包含至现场用户终端的接口和/或至用于装置内处理当中的信息的现场和/或远程处理的现场总线的接口。
图3是说明按照本发明第一实施例的自动控制的方法的流程图。在步骤30中，用来计算数据样本数的计数器被复位至零，并且在步骤32中，收集数字形式的电流和电压的测定值。在步骤33中，计数器递增并且在步骤33中将计数器的当前值与数据样本的预定数N相比较。如果计数器指示存在的样本少于数据样本的预定数N，则过程返回到步骤31，在此读取电流和电压的接下来的值。另外，数据样本的预定数已经被读取并且将利用如上所述优化的算法进行分析。在步骤34中，根据电流和电压的采样值来计算谐波分量的实值和虚值的预定数，并且由此确定供电的相关特征，包括例如均方根电流、功率因数、失真或接地故障电流。在步骤35中，确定的值与相应的阈值条件相比较。如果阈值条件中没有一个被满足(步骤36)，则过程可自动继续并且没有控制功能需要被触发。如果阈值条件被满足，则过程将移至步骤37，其中控制功能f被触发。控制功能本身与本发明无关并且将不会被详细描述。过程因此返回到步骤30，其中计数器被复位至零，以便于收集一组新的样本。应当注意得是，电流和电压电平被连续测量，并且因此过程通常包含值的缓冲以促进读取和计算操作之间适当的互易性。然而，由于优化算法，来自计算的延迟被最小化。
在上述的本发明的第一实施例中，控制功能为保护功能，据此在规定的供电的电学特征之一超过预定电平时，使可控装置与供电隔离。利用优化的计算算法根据电流和电压的测定值序列来确定供电的电学特征。对于本领域的技术人员来说清楚的是，所述控制功能可以是任何所实施的用来影响可控装置的约束或引导操作。控制功能可包含比如通过现场总线发送报警信号至中央控制装置或者提供反馈信号来调节电源的操作。
图4说明了本发明的另一个实施例，其中可控装置40是供电本身，比如发电机。对本领域的技术人员来说，发电机是已知的并且同样将不会对此进行详细描述。电源的操作由连接于此的控制装置41来控制。控制装置41是各种控制功能的组合，包括从简单的机械开关、利用现场用户接口终端实施的功能、通过现场总线系统实施的自动控制功能、到利用强大的数字信号处理器实施的自动控制操作。按照本发明的控制装置41被连接至电源线42以接收作为测定的电流和电压电平序列的所生成的功率F(x)的信息，并且在采样数据的基础上计算代表供电品质的一组规定的参数。如果所述参数指示不想要的效果，则正确的控制功能被启动。
算法的优化是以主要固定要利用离散傅里叶变换进行处理的每一循环的数据样本数为基础的。优化的算法因此对应于规定的采样率，并且因此对应于规定的标称频率。如果标称频率被改变，则采样率需要被调节以此在新的标称频率的循环内提供样本的预定数。
在上面的第一实施例中，计算了DC-分量以及15个谐波分量的实值和虚值。可根据所要求的精度水平来调节要计算的谐波分量的数目。分量数越小，用于计算所需要的时间越少，但同时结果的精度将下降。
因此，自动控制装置适宜包含按照与各单独的控制操作有关的参数来选择以及调节的许多可变的控制装置。按照本发明的控制装置提供了其中经济配置的响应时间被改进以及甚至可以被调节的解决方案，并且该解决方案因此提供了考虑与可操作的保护功能有关的技术和经济因素的最优化。单独的控制装置的优化布置因此可按照电流操作环境被配置成用经济的效率以适当的次数提供必要的动作。
对本领域的技术人员来说显而易见的是，当技术向前发展时，可通过各种不同的方式来实现本发明的概念。本发明及其实施例不限于上述的实例并且可在权利要求的范围内改变。