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。     

有源电力滤波器的动态因子LMS谐波检测方法

针对自适应谐波电流检测方法收敛速度与稳态精度需折中考虑的问题,采用单相并联有源电力滤波器(APF)作为硬件平台.基于自适应噪声对消技术,提出一种用于APF谐波检测的动态因子最小均方(LMS)算法.通过引入动量项,并利用误差信号在相邻时刻的时间均值估计来控制步长更新,极大加快了算法的收敛速度.采用动态因子项对误差再次进行...     

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。     

变步长LMS算法用于谐波电压检测的研究

单位功率因数(UPF)谐波电流检测法是有源电力滤波器(APF)的一种常用谐波电流检测方法,但在电网电压发生波动时其检测的基波电流会直接受影响,这不能满足实际要求。基于自适应噪声对消理论的自适应滤波器能够较好地实现谐波检测,对此利用最小均方算法(LMS)自适应滤波器用于检测电网基波电压,并将其结合UPF作为改进方法,能够提高传统方法在实际中的检测精度。为了提高LMS算法性能,采用变步长算法,利用相对误差计算步长因子作为新的算法。仿真结果和实验结果验证了改进方法的可行性。     

基于自适应理论的FBD法在有源滤波器中的应用

为了更好地进行谐波、负序和零序电流的补偿与控制,针对有源电力滤波器(APF)中谐波电流检测方法进行深入研究,提出一种基于自适应原理的FBD谐波电流检测新方法。首先分析了传统FBD算法检测谐波电流的原理,该算法因受限于低通滤波器,影响了谐波电流的检测精度与速度;然后分析了FBD算法和自适应谐波电流检测算法的结构,二者结构具有相似性,提出使用自适应补偿调节内核LMS算法取代FBD检测算法中的低通滤波器;最后分别将改进的FBD法与传统的FBD算法应用于APF中进行工程试验测试。试验结果表明所提改进算法在APF应用中具有可行性及有效性。     

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。     

基于箕舌线函数的变步长自适应谐波电流检测算法

针对现有变步长最小均方(LMS)广义谐波电流检测不能消除同频谐波电流和基波无功电流对步长更新的干扰,以及对跃变的系统跟踪能力差的问题,文中提出一种基于箕舌线函数的变步长LMS谐波电流检测算法。该算法采用将当前时刻负载电流减去滤波器输出的误差信号与参考输入信号的瞬时互相关时间均值估计来消除基波无功电流和谐波电流的干扰,并通过改进的箕舌线函数来调节算法的步长,从而在保证动态响应时间不增大的前提下,使算法具有更小的稳态误差,对跃变的系统具有较强的跟踪能力,且其参数的取值对负载电流大小的依赖性较小。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

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。     

一种改进的自适应谐波电流检测方法

针对现有的基于双曲正切函数变步长LMS算法的谐波电流检测仍存在稳态误差和收敛速度不能同时满足要求的问题,分析了一种在基于双曲正切函数变步长LMS算法的基础上改进的变步长算法,利用误差的时间均值估计建立步长与误差之间的新型双曲正切函数关系以控制步长的更新,降低稳态误差,提高算法的检测精度。并且同时对权值采用两次迭代更新,将两次迭代的结果作为新的权值,以加快权值的更新速度,提高算法的收敛速度。该算法具有较高的检测精度的同时还有较快的响应速度。Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法用于谐波电流检测具有很好的效果。     

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.