一种改进的自适应谐波检测方法及其应用

提出了一种改进的变步长自适应算法,将其运用于有源电力滤波器中的谐波电流检测中,取得了很好的效果。在常见的变步长自适应算法中,步长与误差或者输入信号有关,而在自适应的调节过程中,步长存在较大的波动,影响谐波电流检测的准确性。改进的自适应算法首先对误差信号加绝对值,接着对其求均值并以该均值来控制步长的变化,从而克服了步长波动的不足。该算法不但具有较快的动态响应,而且提高了谐波检测的精度。通过MATLAB仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器( APF)谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法.算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响.通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷.改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果.通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性.     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器（APF）谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法。算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响。通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷。改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果。通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性。     

一种新的变步长LMS算法

自适应滤波器在信号检测、信号恢复、数字通信等许多领域中被广泛应用,自适应算法一直是学术界一个重要研究课题,提出了一种新的变步长LMS算法.算法根据自适应滤波收敛程度的加深,逐渐减小步长.试验结果表明应用该算法设计的自适应滤波器与当今通用的变步长LMS算法相比具有运算简单,收敛速度更快等优点.     

一种基于解相关的变步长LMS算法

在自适应滤波器的构造算法中,LMS算法作为经典理论其应用范围广泛,如何进一步提高滤波器的性能,满足实时数据处理的需要,是当前的一个研究热点.本文讨论了一类针对传统LMS算法进行改进的变步长自适应算法,分析其性能,给出了一种新的变步长自适应算法.这种算法同时从调节变步长的形式和滤波器权系数向量的更新方式2个方面出发,进一步提高了算法的收敛速率,充分调和了收敛速率与稳态误差之间的矛盾.计算机仿真结果表明,新的基于解相关的变步长LMS算法具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能较好地对信号进行跟踪滤波.     

基于自适应FIR预测滤波器的谐波检测

针对现阶段有源电力滤波器畸变电流检测方法存在工频周期时延、计算量大等不足的问题,提出了基于自适应有限脉冲响应(FIR)预测滤波器的谐波实时检测系统。论述了自适应滤波器谐波检测原理并利用变步长的最小均方算法(LMS)对所需检测信号进行预测,而预测算法的步长因子是根据误差信号的时间均值估计来调节的,即当滤波器的预测系数远离最优解时,步长比较大,以加强动态响应速度和对时变系统的跟踪能力;当滤波器的预测系数接近最优解时,步长比较小,以获得较小的稳态误差。对该预测法采用MATLAB进行了仿真和实验,结果表明当电流突变时,该方法仍然能够在一个周期内正确预测出未来时刻的谐波电流值。     

有源电力滤波器多重因子自适应谐波检测法

针对电网负载电流的低信噪比问题,提出一种用于有源电力滤波器(APF)谐波检测的多重因子变步长自适应谐波检测方法.该方法以自适应噪声对消技术为基础,通过引入动态因子,增加相邻时刻误差信号的自相关值及静态因子对权值迭代的影响,并利用误差信号的时间均值估计来控制步长更新,不但加快了动态响应速度,而且减小了低信噪比情况下的稳态...     

基于变步长LMS自适应陷波算法的电气信号频率测量

提出一种基于二阶无限冲击响应(IIR)变步长自适应数字陷波滤波器的电气信号频率跟踪测量算法。论述了陷波滤波器能够滤除信号中特定的频率,而其他的频率成分不受影响的原理;最小均方LMS(LeastMeanSquare)自适应陷波算法是将被谐波和随机噪声污染的电气信号通过基波陷波器,根据陷波器输出误差采用变步长因子的递推LMS自适应修正陷波器参数和跟踪频率的变化。实例中,给出了给定变步长迭代公式的常数以计算出频率,并采用频率稳定时的测量、频率波动时的测量、电机运行频率测量的3种仿真结果表明所提出的频率跟踪测量算法效果良好。     

一种新型变步长自适应滤波算法

为改进目前谐波电流检测方法,针对有源滤波器谐波检测,提出了一种新型变步长自适应算法,取得了比较好的效果。由于谐波检测属于适应噪声抵消技术低信噪比条件下的一种应用,因而在该算法中,没有以误差信号e(n)作为改变步长的自适应回馈量,而是将误差信号和上个工频周期的误差信号的差值△e(n)作为自适应回馈量,从而避免了误差信号e(n)一直较大,导致的自适应算法的稳态误差比较大的缺点;同时通过相干平均估计来避免测试计算过程中随机噪声的影响,调节算法的步长,其优越性在于:谐波检测过程能保证既具有较快的动态响应速度,又保证稳定后步长稳定很小,有较高的检测精度。理论分析和仿真试验证明了该算法的正确性和有效性。     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及仿真

通过分析变步长自适应滤波算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢变化的特性,滤波效果更好。     

基于自适应算法的谐波检测方法研究

由于低通滤波器的影响,传统的ip-iq算法有检测速度慢的缺点,针对此缺点,本文提出了一种基于变步长LMS/LMF算法自适应滤波器来代替低通滤波器的作用,针对输入信号的特点相应的改变自适应滤波器的步长因子,同时改变最小均方算法(LMS)和最小四阶矩算法(LMF)的比例,充分发挥了LMF和LMS检测精度和检测速度的优势。仿真结果表明,提出的算法检测速度和精度具有明显的优势,具有一定的工程应用价值。     

基于相关箕舌线的变步长自适应滤波算法

针对箕舌线变步长自适应滤波算法(LMS)抗噪声能力差,不适合在噪声环境中使用的缺点,提出在步长更新时加入输入信号的控制,提高了系统的抗噪声性能。仿真表明,改进的算法比原算法具有更快的收敛速度和更强的抗噪声性能。     

Steiglitz–McBride adaptive notch filter based on a variable‐step‐size LMS algorithm and its application to active noise control

This paper proposes a new Steiglitz–McBride (SM) adaptive notch filter (SM‐ANF) based on a robust variable‐step‐size least‐mean‐square algorithm and its application to active noise control (ANC). The proposed SM‐ANF not only has fast convergence but also has small misadjustment. The variable‐step‐size algorithm uses the sum of the squared cross correlation between the error signal and the delayed inputs corresponding to the adaptive weights. The cross correlation provides robustness to the broadband signal, which plays the role of noise. The proposed SM‐ANF is computationally simpler than the existing Newton/recursive least‐squares‐type ANF. The frequency response of the new SM‐ANF has a notch depth of about ?25 dB (for each of the three frequencies considered) and has spectral flatness within 5 dB (peak to peak). This robust notch filter algorithm is used as an observation noise canceller for the secondary path estimation of an ANC system based on the SM method. The ANC with proposed SM‐ANF provides not only faster convergence but also an 11‐dB improvement in noise attenuation over the SM‐based ANC without such a SM‐ANF. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Novel combination schemes of individual weighting factors sign subband adaptive filter algorithm

To improve the performance of the recently presented individual weighting factors sign subband adaptive filter (IWF‐SSAF) algorithm, its 2 combination algorithms using different step sizes are proposed. The first algorithm is to convexly combine the weight vectors of a large step‐size IWF‐SSAF filter and a small step‐size one; and the second algorithm is to obtain a time‐varying step size for the IWF‐SSAF by combining a large step size and a small one. The minimization of the sum of the l₁‐norm of subband errors is used to indirectly update the mixing parameters in these 2 algorithms through a modified sigmoidal function. Moreover, in the first algorithm, to implement a smooth transition from the large step‐size IWF‐SSAF filter to the small step‐size one, the component filters receive a cyclic feedback of the combined weight vector. Both proposed algorithms have almost the same convergence performance, but the second algorithm saves computational cost. Simulation results in impulsive noise scenarios demonstrate the superiority of our proposed algorithms.     

变步长自适应算法在有源滤波器谐波检测中的应用

对已有改进自适应算法性能进行分析,并尝试将其应用于有源滤波器谐波检测中。实验表明这些变步长算法的性能极易受到系统中噪声信号的干扰,改进效果不明显。该文提出了一种新的变步长自适应谐波检测算法。算法采用归一化的处理方法,以误差信号e(n)在待检测信号中所占比率K(n)作为自适应回馈量,并通过K(n)的相干平均估计来调节算法的步长。其优越性在于:即使在有较大噪声干扰的情况下,谐波检测过程也能保证既具有较快的动态响应速度,又保持较高的检测精度,而不像传统算法那样必需在两者性能上进行折中选择。仿真和实验结果证明了理论分析的有效性。文章还对该算法的收敛性和稳定性进行了分析,并就算法中参数的选取提供了参考标准。     

改进变步长LMS算法在软起动谐波检测中的应用

针对现有自适应变步长最小均方(LMS)谐波电流检测算法在低信噪比环境中易受干扰影响,提出一种改进自适应变步长LMS算法。该算法将误差信号与前一工频周期误差信号的差值作为反馈量,结合箕舌线函数构造出随动的动态因子,将此动态因子也作为调节权值的动量因子,利用自相干估计误差控制步长。该算法折中考虑收敛速度和稳态精度,并有效降低噪声信号的干扰。通过对电机软起动器工作过程中产生的周期重复性谐波进行检测和分析,证明了该谐波电流检测算法的可行性。     

一种基于自适应滤波器的改进ip-iq无功电流检测方法

针对传统i_p-i_q无功电流检测法,存在响应速度和检测精度之间矛盾的问题,采用变步长最小均方(LMS)自适应滤波器取代传统的低通滤波器,进行无功电流的检测。在该自适应滤波器中引入洛伦兹(Lorentzian)函数进行步长的调节,首先对其步长调节特性进行分析,既而对整体无功电流检测方法进行了MATLAB仿真与DSP实测实验分析,实验结果表明,所采用方法相对于传统i_p-i_q法、以及基于其他变步长自适应滤波器的方法,运算速度快,对于无功电流的检测,动态响应速度快,检测精度高。     

基于小波分解的自适应滤波算法在抑制局部放电窄带周期干扰中的应用

在局部放电在线监测中，由于窄带周期干扰的频率范围很宽，自适应滤波器的参数设置比较困难，有时甚至会导致算法不稳定。为此，文中提出了一种基于小波分解的自适应滤波算法，以用于抑制窄带周期干扰：利用小波的分频特性先将信号分解到不同的频段上，然后对各频段的信号施以自适应滤波，由于信号被分解到不同的频段，各频段内的窄带干扰频率相差有限，所以，可以根据各频段信号的特性采用最佳的滤波参数，以达到较好的滤波性能。计算机仿真分析和现场数据处理表明，该算法比普通自适应滤波算法有更好的抗干扰性能和稳定性。