关键词会计电算化；教学方法；实践一体化
《会计电算化》是一门融会计理论、会计方法和计算机信息技术为一体的交叉学科，具有很强的专业性、实践性和技能性，也是综合运用所学过的基础会计、财务会计、成本会计和税法等相关课程的基础上而进行的模拟实习。教师应就中职学生的特点做好课程分析，积极探索有针对性和有效性的教学方法。在教学上做到与时俱进，实践教学一体化，使学生能兴趣盎然地把《会计电算化》学好，从而培养学生的会计电算化核算岗位工作能力，掌握通用财务软件的操作技能，为学生就业打下良好的基础。
一、明确课程培养目标
中职《会计电算化》课程的培养目标，旨在培养学生的会计电算化核算岗位工作能力。学生通过学习既要懂得会计电算化的基本理论，又要熟练掌握会计核算软件的操作，成为一名合格的会计人员。同时实行“双证书”制，课程日常教学与会计从业证书认证考试相结合。在课程考核时，采用课程考核与证书考试相结合的模式，有效促进了教学质量的提高。
二、理论与实践相结合的课程设置
随着社会信息化的发展，要求会计人员必须要懂得计算机和财务软件的操作技能。为了达到会计电算岗位的实际工作要求和考取会计从业资格证的要求，广西工贸高级技工学校（以下简称学校）在第四学期开设该课程，课程设置和教学内容以实践教学为核心，理论教学与实践教学有机结合，理论教学与实践教学课时所占比例达到1：2。另外，教学资源与配套练习能与时俱进，学生能在专门的实训室机房进行操作。教师在讲授完理论知识后，通过计算机用财务软件对财务处理系统、会计报表系统、工资管理系统、固定资产系统等进行学习与实训，让学生能熟练地运用理论知识进行会计业务的核算，这样理论知识与实践技能很好地融合在一起，同时也能检验学生理论知识的运用和实践操作的水平掌握，不断提高学生财务软件的操作质量。
三、灵活多样的教学方法
根据课程的要求，学校充分利用计算机网络和多媒体教学手段，根据教学大纲和教材，制作多媒体课件，“图、文、声、像”的教学手段结合多样的教学方法，并在教学过程中运用情景教学法、演示教学、角色扮演教学、项目驱动教学、小组讨论、案例教学法和自主实训教学法等，有效突出该课程的实践性。有效的教学方法，精讲多练，讲练结合，使得学生的的电算化技能操作能力和自我解决问题的能力得到充分的锻炼，提升了学生的全面素质，更好地与企业财务接轨，体现了工学一体化的教学。其中，就项目驱动教学法展开说明：（一）设计合理的教学任务。把财务软件所要学的知识点和操作步骤、操作技巧分配到一个个项目中，让学生在完成任务的同时达到教学目的。会计电算化教学通常以工业企业一个月的经济业务为案例进行实训。让学生置身于企业的会计岗位中，激起学生的兴趣与求知欲。（二）教学实施。课堂教学在会计电算化实训内完成，采用“三结合，四阶段”的教学方式。三结合：“坚持理论与实践相结合、工学结合、专兼结合”，四个步骤按照“课堂讲授——演示教学——指导实训——自主实训”的一体化教学。教师运用仿真的会计业务，边演示边练习，讲练结合，让学生在教中学，学中做，做中学。教师讲授知识，然后演示根据子项目分步骤来开展，对重点步骤重点讲解，强调易错易漏步骤。教师的演示可与学生的模拟实训同步进行，教师演示一个子项目，学生也训练一个子项目。通过项目驱动法的学习，学生能把所要学的知识点和操作步骤、操作技巧分配到一个个项目中，学生在完成项目的同时达到教学目的。每个项目熟练掌握后，设置情景让学生置身于企业的会计岗位中，独立完成财务软件的系统设置、账务处理、各功能模块的操作，不断提高会计电算化的操作能力。根据中职学校会计专业的人才培养目标，以项目为驱动，充分调动学生学习的主动性，以会计工作过程为导向，模拟与企业会计岗位相互对应的教学情境。在实训过程中还可以开展分组竞赛式体验，每组学生在实训中扮演会计主管、出纳员、会计员等角色，通过岗位角色的扮演和组别的竞赛，让学生在实训过程中理解各自岗位的合作和牵制，明确职责，同时，竞赛是很好地调动学生学习积极性的一种强大外部动力。能很好地锻炼学生财务软件的操作能力、解决问题的能力和团体合作精神等。
四、加强校企合作
关键词：谐波；间谐波；全相位快速傅里叶变换；人工神经网络；虚拟仪器
中图分类号：TN711?34；TM417文献标识码：A文章编号：1004?373X（2017）01?0125?04
Abstract：Onthebasisofanalyzingtheavailableharmonicdetectionmethods，theharmonicandinterharmonicdetectionmethodbasedonall?phasefastFouriertransformandartificialneuralnetworkisstudied.Anewharmonicdetectionmethodbasedonall?phasefastFouriertransformandBPneuralnetworkisproposedtosolvetheproblemoflowharmonicdetectionprecision.Andaharmonicdetectionmethodbasedonall?phasefastFouriertransformandadaptiveneuralnetworkisusedtofurtherimprovetheaccuracyofharmonicdetection.Aharmonicdetectionsoftwarebasedonall?phasefastFouriertransformandadaptiveneuralnetworkwasdesignedonvirtualinstrumentsoftwaredevelopmentplatformLabWindows/CVI.Thesoftwarecanrealizethedetectionofharmonicamplitudeandphaseandcalculationoftotalharmonicdistortion，andgiveanalarmwhenthetotalharmonicdistortionisoutoflimit.
Keywords：harmonic；interharmonic；all?phasefastFouriertransform；artificialneuralnetwork；virtualinstrument
在理想情况下，电力系统的电能应该是具有单一频率、单一波形和若干电压等级的正弦电压信号。但是实际生产生活中由于一些原因，电网中的电能很难保持理想的波形，实际的波形总是存在偏差和形变，这种波形畸变称为谐波畸变[1]。造成谐波畸变的原因是电网中存在大量的电力系统谐波。随着谐波污染问题愈加严重，其产生的危害也越来越广泛。因此，谐波检测问题具有十分重要的研究价值和意义[2]。
1基于全相位快速傅里叶变换和BP神经网络
的谐波检测
1.1谐波相角检测
全相位快速傅里叶变换具有相位不变性。利用该性质对电网电压信号的采样值进行全相位快速傅里叶变换谱分析，获得高精度的谐波相位值[3]。其步骤如下：
（1）采集电网信号，获取个采样值。
（2）对采样数据进行全相位快速傅里叶变换谱分析，获得幅值谱和相位谱。
（3）全相位快速傅里叶变换所得的幅值谱受到栅栏效应的影响无法获得准确的谐波信号幅值，但是幅值谱在谐波相应的频率附近会出现峰值谱线，通过读取该峰值谱线对应的相位值即可得到精确的谐波相位[4]。
1.2基于BP神经网络的谐波幅值检测
选择BP神经网络作为谐波幅值的检测方法。基于BP神经网络的谐波幅值检测分为以下步骤：
（1）构建谐波检测BP神经网络结构
传统的BP神经网络谐波检测网络由输入层、隐含层、输出层构成[5]。本文构建的网络仅含有一个隐含层。由于传统结构的BP神经网络输出层各神经元共用同一个隐含层，相互之间影响比较严重，存在谐波幅值检测精度不高的问题。因此本文采用改进的BP神经网络结构，输入层、输出层设置不变，仅使输出层的每一个神经元分别都对应一个隐含层，解决了各待测谐波相互影响的问题，提高了谐波检测的精度。
（2）确定谐波检测BP神经网络学习算法
设电网中电压信号为一周期性非正弦信，对做一个周期内的等时间间隔采样。采样数据作为神经网络的输入。隐含层的输出为。输出层为分别对应三次谐波和五次谐波幅值[6]。由于各次谐波具有相同的学习算法，在此仅以三次谐波为例，介绍其学习算法。三次谐波的隐含层和输出层的输出为：
（3）选取谐波检测神经网络训练样本
在实际检测时以检测奇次谐波中次数较低的谐波为主。本文谐波检测前通过滤除基波和更高次的谐波，选取由三次谐波和五次谐波组成的谐波电流为例说明训练样本的选取过程[7]。谐波电压可以表示为：
（4）学习样本选取完成后，按照BP神经网络的训练过程训练神经网络。待训练结束，获取神经网络各个连接权值，从而固定BP神经网络结构和连接权值，完成对谐波幅值的记忆。其后只需要采集电网信号作为同相位条件下的BP神经网络的输入，即可从网络输出获取信号中所含的各次谐波幅值。
1.3谐波检测仿真实验
本仿真只对某个相位条件下的BP神经网络对三次和五次谐波的幅值进行仿真验证。在三次谐波的相位为30°，五次谐波的相位为60°的条件下采用训练样本选取方法，获取676组训练样本，离线训练谐波检测BP神经网络。仿真程序流程如图1所示。
训练完成后，选择多组相位同为30°和60°未训练的样本仿真验证谐波幅值检测的精度。通过实验可以看出，BP神经网络谐波幅值检测方法结果比插值FFT具有更高的精度。通过增加训练样本个数可进一步提高神经网络谐波幅值检测的精度。
2基于全相位快速傅里叶变换和自适应神经网
络谐波检测
2.1检测步骤
基于全相位快速傅里叶变换和自适应神经网络的谐波检测方法的具体步骤如下：
（1）采集训练样本。设定采样频率和采样时间，采集电网电压信号，为全相位快速傅里叶变换提供分析数据，为自适应人工神经网络提供训练样本。
（2）确定谐波初相位。将电网信号采样数据经过全相位快速傅里叶变换分析，在分析结果的幅值谱中找出峰值谱线，并由峰值谱线对应的相位值获取各谐波的高精度相位。
（3）初始化谐波幅值检测神经网络。利用谐波相位检测结果设置神经网络参考输入向量中的各次谐波相位值。
（4）计算误差读取一次训练样本，根据采样时间计算神经元输出与此刻的电网信号采样值做差，进而计算误差函数和性能指标。
（5）根据误差调整神经网络权值。
以最小均方差法（LMS）作为谐波幅值检测自适应神经网络的学习算法，则权值调整公式，即谐波幅值调整公式为：
（6）判断是否等于训练样本总数如果是，再判断是否达到最大训练次数。若达到最大训练次数则结束训练转至下一步。若未达到，则需计算并判断是否达到性能指标要求，达标则转至下一步，不达标则返回步骤（4）再次执行。如果否，返回步骤（4）继续执行。
（7）训练结束。根据所得神经网络权值获得各次谐波幅值。
2.2谐波检测仿真
取511个电网信号采样点经过apFFT分析后，可以看出该谐波相位检测具有很高的精度。利用apFFT分析结果初始化神经网络，并取50组训练样本训练神经网络，可以看出性能指标函数的值在训练次数足够大的情况下可以达到，在经过10次以内的训练后基波和谐波检测值趋于稳定。由实验数据可以看出本文采用的方法极大地提高了谐波幅值的检测精度。
3基于全相位快速傅里叶变换和增强型自适应
神经网络的间谐波检测
3.1增强型自适应神经网络间谐波检测模型
谐波检测中在基波频率已知的情况下，由于谐波频率为基波频率的整数倍，因而谐波频率无需检测。但是对于间谐波检测，由于间谐波频率为基波频率的非整数倍，无法通过基波频率获知间谐波频率，因此在间谐波检测时，需要将间谐波的频率也作为检测项[8]。为此，将应用于间谐波检测的自适应神经网络结构设计成如图3所示的形式。
3.2谐波检测步骤
基于全相位快速傅里叶变换和增强型自适应神经网络的间谐波检测步骤如下：
（1）信号采集和apFFT分析。将电网信号滤除已测量的基波、谐波信号后得到由间谐波构成的信号，采样并经apFFT算法分析后，得到幅值谱和相位谱。
（2）神经网络结构的确定和初始化。由于神经网络中间层神经元的个数等于间谐波个数，因此通过apFFT幅值谱峰值谱线的个数确定神经元个数。分别确定间谐波频率和幅值的学习率和动量因子。设定神经网络的最大训练次数，开始人工神经网络的训练。
（3）计算误差。读取一次训练样本，根据式（11）计算神经网络实际输出，并与此刻的采样值做差，进而计算误差函数和性能指标。
（5）判断是否等于训练样本总数如果是，再判断是否达到最大训练次数。若达到最大训练次数则结束训练转至下一步。若未达到，则需计算并判断是否达到性能指标要求，达标则转至下一步，不达标则返回步骤（3）再次执行。如果否，返回步骤（3）继续执行。
（6）学习结束。学习结束后，通过激励函数的角频率获取间谐波频率，通过神经网络权值得到间谐波幅值。
3.3间谐波检测仿真
设基波频率为50Hz，采样频率为2560Hz，采集511个点。利用apFFT的分析结果初始化神经网络。设置间谐波幅值调整的学习因子=0.01，设置动量因子=0.3，随后开始训练神经网络。从实验数据可得，网络经过70次左右的在线训练后基本收敛。经过70次训练后幅值误差都达到了以下，频率误差达到了以下。通过对原始间谐波叠加信号波形和检测得到的间谐波组合信号波形进行对比可知，基于全相位快速傅里叶变换和增强型自适应神经网络的间谐波检测方法具有更高的检测精度。
4LabWindows/CVI谐波检测软件实现
4.1谐波检测系统设计方案
针对电力系统中存在C波问题，利用LabWindows/CVI和计算机设计虚拟谐波检测仪器。主要实现的功能是分析数据采集卡采集的电网电压数据，利用apFFT和自适应线性神经网络算法获取高精度的谐波电压幅值和谐波初相位，并通过计算机显示出检测结果。利用检测结果计算总谐波畸变率，当畸变率超过标准值时给出警报。首先获取电网电压采样信号，进而将采样信号经过全相位快速傅里叶变换分析得到基波和各次谐波信号的高精度相位值，通过获得的相位值设置自适应神经网络激励函数中的谐波相位值，随后利用采样数据在线训练神经网络获得基波和各次谐波的幅值。
4.2谐波检测系统软件设计过程
基于LabWindows/CVI的谐波检测软件设计过程可分为以下步骤：
（1）启动LabWindows/CVI编程环境，创建谐波检测软件工程。
（2）在用户界面编程窗口，根据谐波检测的功能要求设计虚拟仪器用户面板。在面板上添加相应控件，控件分布设计完成后，需要对控件属性及其对应的回调函数进行设置，使得点击或使用这些控件时能够得到有效的响应。
（3）用户界面设计并保存完成后，LabWindows/CVI自动生成程序代码的主体框架，并通过菜单栏CodeGenerateMainFunction生成main函数和各个控件对应的回调函数框架程序。
（4）在各个控件对应的回调函数内编写实现其功能的程序代码，例如本文在主面板开始检测按钮对应的回调函数内部编写apFFT和神经网络谐波检测算法的代码，以实现谐波检测功能。
（5）完成代码编写、调试和运行程序。
4.3检测软件实验测试
本文通过读取两组离线测量数据对谐波检测功能进行实验检测。通过第一组数据的检测结果可以看出谐波幅值较基波幅值低很多，且奇次谐波的幅值较偶次谐波幅值高。通过apFFT采样数据分析的结果中，测量信号波形和基波波形的对比可以看出谐波对基波波形的影响较小。实验结果表明该软件具有很好的谐波检测精度。
通过第二组数据的检测结果看出谐波总畸变率超出设定值（4%），谐波畸变率告警灯变为红色，同时告警对话框弹出。谐波检测的结果同时在表格和柱形图中显示。将测量信号、谐波叠加信号和基波信号的波形进行对比，谐波对电网电压的波形影响仍然很有限，保证了电网中负载的用电安全。此次谐波检测的检测结果，检测精度仍然较高。
5结论
本文主要对基于全相位快速傅里叶变换和神经网络的谐波、间谐波检测方法进行了研究。针对现有成熟的谐波检测算法检测精度不高的问题，提出了基于全相位快速傅里叶变换和BP神经网络的谐波检测算法；为了进一步提高谐波检测精度，减小对训练样本的依赖，扩大谐波检测算法的适用范围，提出了基于全相位快速傅里叶变换和自适应神经网络的谐波检测算法；针对电力系统间谐波检测问题，通过调整自适应神经网络结构，提出了基于全相位快速傅里叶变换和增强型自适应神经网络的谐波检测算法；利用虚拟仪器开发平台LabWindows/CVI设计了基于全相位快速傅里叶变换和自适应神经网络的谐波检测软件，最后利用两组数据验证了软件功能。
参考文献
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[2]聂晶晶，许晓芳，夏安邦，等.电能质量监测及管理系统[J].电力系统自动化设备，2005，25（10）：75?77.
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一、教学目标分析
基于职业教育“实训”“应用”为特征的教育模式，本课程教学的重点应放在企业多种经济业务处理模拟上，让学生熟悉不同类型财务软件处理会计业务的全过程以理解电算化操作的工作流程，增强学生会计电算化核算岗位实战能力。
二、学习者特征分析
中职院校会计专业学生都是初中毕业，知识接受能力、电脑的应用基础较差，学习会计信息系统操作与应用有一定困难。
三、教学环节设计
为了让学生快速有效地掌握学习，教学设计的主要思路分为以下几个步骤：
1.情境创设
ERP环境下电算化系统会计核算处理，比起单模块环境下有更严格的要求，在教学过程中，在每个情境下再设计若干个工作任务。如设计11个单项实训和2~3个综合实训，确立商品流通企业、制造企业、通信企业三个行业作为会计电算化项目，每个项目下包括会计核算全过程。
2.信息资源提供
进行系统和软件功能操作方法介绍时，教师可用多媒体和投影仪为辅助，用5分钟演示讲解操作步骤方法，10分钟引领学生一起操作，之后，10~20分钟学生操作练习。教学演示中要重点结合会计处理程序讲清操作流程，同时讲清各模块包含的逆返操作功能。
3.自主学习任务设计
以一个制造企业一个月的经济业务为例进行实训，要求学生用电算化软件操作账务处理。子任务如下：数据资料准备、账套初始化任务、录入记账凭证、凭证查询、期间损益结转、生产成本结转、销售成本结转、本年利润结转、生成后的凭证必须完成凭证审核与记账、编制资产负债表、利润表、自定义表的编制、打印报表、工资管理、员工数据录入、工资数据录入，工资系统日常使用初始化、业务处理、期末处理、数据查询统计、固定资产管理、固定资产原始数据分析录入、固定资产调拨、计提折旧、清查等处理，往来账初始化、往来系统使用、往来户档案管理、往来账查询与打印等。
4.协作学习环境设计
实训前将学生分成若干组，每组组成一个财务部，组员分别担任企业的会计主管、会计员、出纳员。老师根据实训资料布置工作任务，制定工作计划，由各小组自主完成。在实训过程中，学生相互交流、合作、主导学习，老师进行指导。课前准备好相关材料，如凭证等。将学生分成若干组分组讨论项目，每组4个人，学生讨论分别担任出纳人员、账务处理员、会计主管、单位负责人。实施项目任务发放学习任务书，小组成员按照已确立的工作步骤和程序进行工作，教师根据学生的实施情况，提示学生操作顺序。
5.学习效果评价
