基于自适应陷波器的工频电力通信信号检测

工频电力通信是一种以配电网为介质的新型通信技术。配电网中的50Hz基波及5次电流谐波影响上行电流信号的检测。文中提出，背景电流抵消后让信号通过基于自适应滤波技术的陷波器，可去除背景中残留的基波及谐波电流的影响。实际应用说明，在此基础上再采用匹配滤波，可以很好地检测上行电流信号，使该通信系统能适应高耗能地区的电网环境。     

基于自适应陷波器的电网频率估计方法

本文针对电网频率难以精确测量的问题,提出利用自适应陷波器结构的滤波功能,结合电网电压基波信号及其谐波信号的特性,以陷波器实时输出平方值作为陷波器参数的优化目标函数,根据随机优化理论推导出陷波器参数在线迭代算法,从而对与频率有关的陷波参数进行自适应调整,达到电网频率估计的目的。该方法结构简单,通过仿真分析和实验测试,检验了所提出的频率估计算法的收敛速度和逼近精度,表明基于自适应陷波器的电网频率估计方法,可以准确估计出电网频率。     

基于自适应陷波器的科氏流量计信号频率跟踪新方法

为提高对科氏流量计信号频率随机缓慢变化的持续跟踪能力,以对格型ANF、简化格型ANF和基于SMM的新式ANF三种典型自适应陷波器的性能比较分析为基础,提出了一种科氏流量计信号频率跟踪新方法。该方法对频率、幅值和相位均随机游动变化的科氏流量计信号,首先采用新式ANF快速检测信号频率并作短时频率跟踪,待其收敛后简化格型ANF开始并行工作,在简化格型ANF收敛后取代新式ANF持续跟踪信号频率的变化。仿真结果表明,本文方法比格型ANF方法收敛速度更快、频率跟踪精度更高,比单一采用新式ANF方法计算更为简便,是一种科氏流量计信号处理的有效方法。     

一种基于自适应陷波器的电网频率测量新方法

该文提出一种测量和跟踪电网频率变化的新方法：采用两级自适应陷波滤波器结构，第一级陷波器用来滤除谐波并得到加强的基波成分，再经过降采样处理把基波频谱拓宽后，由第二级陷波器来估计基波频率。陷波器的自适应算法是非梯度搜索的，使其运算量大大简化，适用于实时处理的场合。并通过仿真来说明该方法具有测量精度高和响应时间快的特点。     

基于时间尺度变换策略的幅频测量用自适应陷波器算法

现有电力信号幅频测量算法在动态条件下的测量精度和响应时间方面还有待改善,为此提出了基于时间尺度变换的自适应陷波器(adaptive notch filter,ANF)算法进行幅频测量。该算法对时间进行尺度变换,得到新时间尺度下的ANF动态方程,能够消除频率参数和滤波器之间的非线性耦合,将状态估计方程等价为线性时不变系统,并进行离散化处理。该算法能够有效消除谐波和噪声干扰,快速准确地测量动态变化的幅值和频率。算例结果验证了该方法的有效性,可满足在线测量的要求。     

基于自适应陷波器单相电路无功功率测量新方法

传统的根据无功功率的定义来计算无功功率的方法难以满足动态无功补偿控制系统中快速响应的要求。提出了基于自适应陷波器的单相电路的无功功率检测新方法。该方法采用自适应陷波器提取出单相电压、电流及它们的90°相位变换值,然后通过单相瞬时无功功率理论计算无功功率。仿真结果表明,在幅值稳定的情况下,该方法能够以较小的误差检测出无功功率;在幅值突变和线性变化的情况下,能够根据电压变化快速追踪无功功率的变化。     

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。     

基于自适应陷波器的三相有功功率的测量

多种电力电子设备的广泛应用使得电网被谐波严重污染,如何在含谐波情况下准确快速地测量有功功率是一个急需解决的问题。这不仅关系到电网安全稳定运行,也决定着相关费用的核算。本文在瞬时无功功率理论的基础上,提出了基于自适应陷波器的三相有功功率测量方法。采用自适应陷波器对含谐波的三相电压和电流信号进行处理,分别得到基波和谐波的α轴和β轴分量,然后通过瞬时无功功率理论可以得到基波和谐波的有功功率值。仿真结果表明,在系统稳定情况下,该方法能够准确地测量三相系统基波和谐波的有功功率,在频率变化时,检测结果也保持较高的精确度,并且能够快速追踪幅值变化引起的有功功率波动。     

基于变步长自适应算法的滤波器设计

本文描述了基于自适应滤波理论的变步长窗口大小的自适应算法。该算法一般用于微型计算机为基础的继电保护及自动化设备。本文提出了一个变步长自适应窗算法,并给出了该算法的原理和如何改变窗口的大小和长度方法的步骤。仿真结果表明,该算法具有良好的性能,并适合在以微型计算机为基础的继电保护及自动化设备上的使用。     

基于自适应陷波滤波器的伺服系统谐振频率估计及抑制

在使用陷波滤波器抑制伺服系统机械谐振时,需要获取准确的机械谐振频率。为了快速检测出谐振频率,提出了一种基于自适应陷波滤波器(ANF)的机械谐振频率估计算法,通过速度误差信号分析,实现谐振频率在线快速辨识。首先,建立柔性连接伺服系统模型;然后,对ANF频率估计算法进行分析,并且与常用的快速傅里叶变换(FFT)频率检测算法的分析精度和计算速度进行对比。数值比较和仿真验证表明,ANF频率估计算法可以更快地实现谐振频率的精确检测。最后搭建试验平台,以ANF频率估计的结果作为陷波器的中心频率,成功实现了电机转速振荡的抑制,验证了该方法的有效性。     

基于改进型自适应滤波器的正负序分解方法

针对分布式发电系统微电网并网的控制需求,文中介绍了一种三相电网电压信号正负序分量的提取方法,作为电网信号处理和同步的工具。基于多结构ANF的方法能够估计出电网信号的频率、振幅、基波及其正交分量等有用信息,利用基波及其正交分量信息能检测出电网中的正负序分量,但当电网信号的幅度或频率变化时,传统多结构ANF方法性能将降低。文中通过优化ANF的动态方程,提出一种改进的ANF结构,使其具有频率和幅值自适应性,并将改进后的多结构ANF用于电网信号正负序分量的提取。MATLAB仿真结果表明,该方案对电网信号中存在的电力系统干扰具有很高的抗干扰度,当三相电网信号不平衡时,其频率和幅度估计性能优于传统的多结构ANF正负序提取方法。     

基于LMS算法的粉尘静电信号处理

基于课题组自主研发的颗粒物检测系统,根据静电感应的原理获得了大量含有随机噪声的粉尘信号.采用自适应噪声对消的方法对粉尘静电感应信号进行提取,并提出一种新的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)自适应算法来修改滤波器系数.引入新的步长因子和误差的非线性关系,使算法具有更好的稳态性能,对新算法的机理和参数进行深入分析,更好地提高了低信噪比下算法的收敛速率并保证了稳态时的性能.将该算法用于粉尘静电感应信号的滤波处理,仿真结果证明该算法能很好地滤除随机噪声.     

基于LMS算法的自适应滤波在负压波信号噪声处理中的应用

本文以负压波信号采集滤波为例,介绍了基于LMS算法的自适应滤波器的基本原理和该滤波器几个关键参数设定的基本方法。实践证明,在采集随机不确定信号时,采用此滤波器进行信号调理具有比传统滤波器不可比拟的优越性。     

基于陷波器和相关法的科氏流量计信号处理方法

科氏流量计信号处理的关键在于频率和相位差的准确估计,频率估计主要存在长时间持续跟踪精度不高的问题,相位差估计主要存在精度不够和实时性较差的问题。首先,通过引入负反馈控制,可有效解决自适应陷波器长时间持续跟踪问题,提高频率估计精度。然后,利用频率估计结果,对自适应陷波器滤波后的增强信号进行整周期数据处理。接着,对整周期数据处理后的信号进行希尔伯特变换。最后,对希尔伯特变换前后的信号进行相关运算,利用正弦公式即可求得相位差,进而求得质量流量。仿真结果表明,本文所提方法具有较高的频率和相位差估计精度,可用于科氏流量计的实时信号处理。     

A simple variable step size LMS adaptive algorithm

A new LMS based variable step size adaptive algorithm is presented. The step size is incremented or decremented by a small positive value, whenever the instantaneous error is positive or negative, respectively. The algorithm is simple, robust and efficient. It is characterized by fast convergence and low steady state mean squared error. The performance of the algorithm is analysed for a stationary zero‐mean white‐Gaussian input. MC simulations are provided to demonstrate its improved performance over the conventional LMS (Proc. IEEE 1976; 64 :1151–1162) and some other variable step size adaptive algorithms (IEEE Trans. Signal Process. 1992; 40 :1633–1642; IEEE Trans. Signal Process. 1997; 45 :631–639) within a range of statistical environments. For a non‐stationary input, the proposed algorithm behaves similar to these algorithms. A modified version of the algorithm is presented to perform in the presence of abrupt changes. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于自适应滤波的信号分离与窄带干扰抑制

变电站复杂的电磁环境有时会对变电站电气试验工作产生干扰。基于对干扰信号的分析,讨论了自适应滤波器的基本原理,围绕最小均方误差准则以及最小均方(LMS)算法,设计了一种自适应信号分离器,并基于自适应信号分离器研究了低频窄带干扰抑制,利用快速傅里叶分解(FFT)进行了频域分析,进而实现了窄带干扰抑制,研制了一种变电站用电磁环境净空间生成装置。实验仿真结果验证了所提设计的可行性和装置的有效性,南京地区220 kV以上变电站的现场试验表明,基于该方法研制的变电站用电磁净空间生成装置能可靠抑制干扰信号,有效提升试验效率。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

为了解决传统的固定步长的最小均方误差(LMS)算法在收敛速度和稳态误差上的矛盾,基于Sigmoid函数进行改进,提出了算法步长因子μ与误差信号e之间的一种新的非线性函数关系.首先,基于Sigmoid的偶函数特性将2个函数相乘,使得算法在稳态时能够获取更小的步长;然后,将误差信号用指数形式进行表示,进一步控制步长的变化速度;最后,通过误差e(n)和e(n-1)联合改变步长因子,提高了算法在低信噪比时的性能.理论分析和计算机仿真表明,与已有的变步长LMS算法相比,相同收敛精度时该算法的收敛速度更快,相同收敛速度时该算法的收敛精度更高,在相同条件下算法的抗噪声性能更好.     

Adaptive notch filters are local adaptive observers

Several continuous‐time frequency estimators for a measured sinusoidal signal, which have been proposed in the literature, are reviewed, reinterpreted and compared both theoretically and by simulations. It is argued that adaptive notch filters are feedback algorithms that contain a local adaptive observer in the feedback loop. It is shown that the adaptive notch filter (ANF), which was originally conceived as a discrete‐time ANF, is basically equivalent to the recently proposed adapted frequency locked loop called orthogonal signal generator. They both require a sufficiently slow frequency estimation and can be interpreted as third‐order adaptive observers. They exhibit local convergence properties for the estimation errors, that is, the convergence to zero is guaranteed provided that their initial error is sufficiently small. Three adaptive observers, which were independently proposed in 2002, are third‐order frequency estimators whose estimation errors are exponentially convergent to zero from any initial condition and for any value of frequency, amplitude and phase in the measured sinusoidal signal. They have the additional advantage of not requiring the frequency estimation dynamics to be sufficiently slow. Conversely, they may be interpreted as adaptive notch filters. Second‐order frequency estimators have been proposed as well: they may be interpreted as adaptive reduced‐order observers. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.