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。     

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。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

由于传统自适应算法中步长的选择需要在收敛速度与稳态精度之间折中,大大降低算法实用性。为解决此问题,提出一种改进的变步长自适应谐波电流检测方法。利用滑动积分器提取真正的跟踪误差,并采用带有自调整因子的模糊调整器动态调整步长,能够保证谐波检测过程既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态失调。仿真和实验结果验证了改进的变步长自适应检测算法的有效性、实时性、鲁棒性。     

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。     

一种基于人工神经元的实时谐波及无功电流数字检测方法

在自适应干扰对消理论、人工神经网络理论的基础上，提出了应用人工神经元进行谐波，无功电流和谐波电流的自适应数字检测新方法，由于单神经元的自适应谐波及无功电流检测方法无论在结构上还是在权值迭代上都比较简单，为了实现实时检测，采用了基于神经元自适应谐波及无功电流检测方法，在实验中CPU为Pentium-100,内存在8M的PC兼容机用于数据计算，PCL－818L多功能卡作为集数据采集，A／D转换和数据传输硬件，实验结果表明所提方法是正确的，也证明了所提出的神经元自适应谐波及无功电流检测方法具有良好的实时性。     

一种模糊变步长自适应谐波检测算法

电力有源滤波器的成功应用依赖于精确的谐波电流检测技术。基于自适应干扰对消理论,提出一种基于模糊变步长推理的最小均方差（LMS）自适应谐波检测算法。通过分析影响LMS自适应谐波算法性能的不利因素,选取均方误差变化量和输入输出信号相关函数作为参量,建立模糊推理系统,自适应地调节算法的步长,实现谐波检测过程中,既能保证较快的动态响应速度和对噪声干扰的抑制,又能保持较高的检测精度,并通过计算机仿真及物理实验验证了该算法的有效性和可行性。     

基于新型变步长算法的自适应三相电路谐波检测

三相电路谐波自适应逐相检测系统存在动态性能与稳态精度的矛盾,瞬时无功功率理论ip-iq运算方式的三相电路谐波检测系统中,三相谐波检测也直接受到直流分量分离的速度与稳态精度的影响。基于Least Mean Square（LMS）算法自适应理论,推导出自适应检测新型最佳迭代变步长算法,克服自适应算法的动态性能与稳态精度的矛盾,并且将该变步长算法分别运用于三相电路谐波逐相自适应检测与基于无功功率理论ip-iq运算的三相电路谐波检测直流量分离,提高三相谐波检测的质量。理论分析与仿真验证表明,新的迭代变步长算法可以改进三相电路谐波检测跟随性能与准确性能。     

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。     

一种改进自适应谐波检测算法研究

分析了传统定步长最小均方(LMS)算法用于谐波电流检测的不足,采用一种新的变步长LMS自适应算法检测谐波电流:根据误差信号e(n)和e(n-D)的自相关估计调整步长迭代,当权系数远离最佳权值时,通过增大步长加快对时变系统的跟踪速度;当权系数接近最佳权值时,减小步长获得较小的稳态误差。通过递推公式参数的选择,可对系统的收敛速度与稳态失调进行更灵活的控制。推导出了该方法的理论表达公式,其增加的计算量很小,容易实现。该方法能有效调节步长,不受谐波电流的干扰。仿真结果证明了该谐波电流检测方法的有效性。     

有源电力滤波器自适应谐波检测新算法

为了克服定步长算法无法兼顾快速性和稳态精度的局限,改进现有的变步长自适应算法中存在计算量大、未知参数多的缺点,该文基于均方误差理论推导了一种新的根据误差实时自动调节步长的迭代算法,并应用于有源电力滤波器谐波检测。算法优点在于计算量小,从均方误差最快下降梯度入手,在误差较大时采用大步长,保证快速性;在误差较小时采用小步长,保证稳态精度。Matlab仿真和系统实验验证了文中算法的快速性和准确性,以及应用于有源电力滤波器谐波检测时的有效性。     

一种新型变步长自适应谐波检测算法

提出了一种改进的变步长自适应谐波电流检测方法,它利用滑动积分器提取跟踪误差,并采用带有自调整因子的模糊调整器来动态调整算法的步长,从而提高了谐波检测的动态响应速度与稳定精度。为了简化系统设计并易于硬件DSP实现,采用了非均匀量化的模糊化和清晰化规则,而且由于存在自调整因子,此模糊调整器可根据检测系统的实际情况对调整规则进行自动、实时的调整,增强了整个算法的鲁棒性。通过实验证明该算法动态性能良好,可以快速地跟踪负载电流的突变。     

基于瞬时无功功率理论的改进谐波检测算法

能否快速精确检测出谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键。作者基于瞬时无功功率理论提出了一种改进的谐波检测算法。该算法采用变步长最小均方自适应滤波器作为检测电路中的低通滤波器，通过选择递推公式参数并结合两种误差信号的自相关估计结果调整步长进行迭代，实现了对滤波器收敛速度与稳态失调的灵活控制。理论分析和仿真实验验证了该谐波电流检测算法的正确性和有效性。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

基于自适应对消原理的自适应谐波检测算法因其优良的性能被广泛应用于有源滤波器,但该算法存在无法平衡稳态精度和收敛速度方面的不足。针对此不足,文中基于箕舌线函数和三阶权值系数提出了一种改进的变步长(Least Mean Square,LMS)谐波检测算法。该算法利用误差信号的自相关平均估计获得期望误差估计均值,并通过改进的箕舌线迭代函数作为核心函数来调节步长更新,之后通过推导出来的三阶权值公式代替传统的权值迭代。仿真实验结果表明,该算法在谐波检测中不但具有较快的收敛速度,也能获得较高的稳态精度。     

基于双模控制算法的交流伺服电机的研究

为了提高伺服电机控制的实时性和精确性,满足伺服系统高速度和高精度的控制要求,提出一种自适应神经元模糊PID的交流伺服电机控制算法。该算法充分结合模糊PD控制的强鲁棒性和神经网络控制强大的自学习能力。通过对仿真结果对比分析,结合后的控制算法相比单一的模糊PD算法和单神经元自适应算法,系统的响应速度更快,精度更高。     

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。     

注入式混合型有源电力滤波器谐波检测方法研究

首先分析了注入式混合型有源电力滤波器的结构及工作原理,针对有源电力滤波器的工作性能很大程度上取决于对谐波电流高精度、实时的检测,提出一种基于瞬时无功功率理论ip～iq谐波检测算法的改进算法,采用最小均方（LMS）自适应滤波器作为检测电路中的低通滤波器。可以更快地检测出谐波电流的指令信号,具有更好的稳态检测精度。利用MATLAB对其进行建模和仿真,验证了谐波电流检测算法的正确性和有效性。