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。     

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。     

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。     

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。     

APF中一种改进的变步长LMS自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)的低信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)环境下,为了提高变步长最小均方(Least Mean Square, LMS)自适应算法对谐波电流检测的跟踪速度及精度,提出改进的变步长LMS算法。该算法在MVSS-LMS算法的基础上,增加历史误差的遗忘加权和估计并控制步长更新,动态控制步长更新范围,采用滑动窗遗忘加权减小了计算复杂度。同时,对改进算法性能进行稳定性分析。实验结果表明,该算法不仅具有较快的动态响应速度,而且在APF的低信噪比情况下,稳态误差有所减小,具有较高的抗干扰能力,谐波电流检测效果较好。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

基于自适应噪声消除理论,考虑电网负载电流低信噪比的特性,对传统的最小均方(LMS)算法进行改进,得到一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法.利用反馈误差信号的均值估计控制步长及权值的更新,当权值逐渐接近最佳值时,步长逐渐减小以保证较小的稳态误差,并有效降低不相关噪声信号的干扰.在权值迭代过程中加入动量,进一步提高系统的...     

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。     

一种新颖的变步长自适应谐波电流检测法

为了提高电能质量及对电网谐波进行抑制和补偿,提出了一种新的变步长最小均方(Least Mean Square,简称LMS)算法.算法采用近似归一化的处理方法构造反馈信号T(n),并通过T(n)的相干平均估计来调节步长.该算法动态响应快,检测精度高.对单相负载电流进行了Matlab仿真及DSP实验,结果均验证了该算法的有效性.     

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.     

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。     

一种新的变步长MLMS谐波电流检测法

为提高电能质量,对电网谐波进行补偿与抑制,其效果取决于谐波检测的精度和动态响应特性.考虑电网负载电流的低信噪比特性,提出一种新的变步长MLMS谐波检测算法.该算法在权系数的迭代公式中加入动量项,且利用误差信号的时间均值估计来控制步长更新,使得谐波检测过程既有较快的动态响应速度,又有较高的检测精度.最后对变步长MLMS算法进行仿真及实验分析,验证了该算法的有效性.     

基于一种新型自适应滤波的谐波检测算法

为提高自适应噪声消除技术(adaptive noise canceling technology,ANCT)系统的瞬态响应速度,且不影响稳态精确度,提出了一种应用于有源电力滤波器(active power filter,APF)的新型自适应谐波电流检测方法。该方法增加的计算量少,通过对瞬态时期的权值变化的分析,证明了用传统方法确定了步长因子和迭代次数,系统就可迅速进入稳定状态。并应用matlab对方法进行了仿真研究,结果证明了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于改进自适应谐波检测法的有源电力滤波器

针对传统自适应谐波检测方法在收敛速度和稳态精度之间存在的矛盾,提出了一种改进的新型自适应谐波电流检测方法。该方法基于自适应噪声对消理论,通过引入动态因子项自适应地调整算法的步长,引入动量项加快了权值的收敛,引入静态项和自相关误差项消除了不相关噪声序列的干扰,很好地解决了收敛速度与稳态精度的矛盾,进一步提升了谐波检测效果。仿真及实验结果证明了该改进检测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。