一、實際應用中的難點分析及解決方法

為了滿足電機轉速測量系統實時性和準確性這兩大基本要求，采樣時間和計算時間要盡可能短，并且還能準確區分噪聲信號和有用信號。可在如此短的采樣時間下，基于離散傅里葉變換的頻譜分析必然存在頻譜泄漏、分辨率不足兩大問題。

由Gibbs現象可知，時間域內的間斷，反映到頻域上，必然發生振蕩現象。而快速傅里葉變換處理的對象是有限長信號數據，此時必然存在截斷，故在頻域上存在能量泄漏現象。轉子信號能量遠小于50Hz交流正弦電源信號能量，如果不對其進行任何改進，那么泄漏能量會淹沒轉子信號。

此時電機轉子速度為2868r/min，對應轉子頻率為47.8Hz，可是在轉子頻率對應處并沒有出現極值點，說明信號被覆蓋了.東莞電機廠建議改善措施有如下幾種：

（1）通過自適應濾波方法來抵消50Hz交流正弦電源信號能量，但是需要增加電路，同時有用信號也會衰減；

（2）采用AR模型進行參數估計，但受噪聲影響大，效果不穩定；

（3）利用希爾伯特變換或者其它變換巧妙地減小頻譜泄漏，但會引入其它噪聲；

（4）采用窗函數處理截斷處的不連續狀態，從而減小能量泄漏.目前存在很多加窗函數可以減小快速傅里葉變換中的頻譜泄漏，可是這會加寬主瓣，從而使頻率分辨率降低.在多次實驗比較之后，本文采用的窗函數有兩種，即布萊克曼窗和凱塞窗。

由于頻譜分辨率與采樣時間成反比，即采樣時間越短，頻譜分辨率越差.當系統測速分辨率為1r/min，則A/為0.0167Hz，此時采樣時間t為60s，雖然可以有效減少柵欄效應，但實時性差.東莞電機廠建議改善措施有3種：（1）補零細分；（2)Chirp-Z變換;（3)復調制細分.這里選用復調制細分方法.

除了以上兩個問題之外，強噪聲的存在也是一個問題.它會影響轉子信號的識別，如圖2，噪聲信號頻率位于轉子頻率附近，且幅值略大于轉子信號幅值，就會產生誤判，因此需要進行準確判定。