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。     

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。     

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。     

基于改进增益型自适应LMS算法的谐波检测方法

基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法相对其他检测方法来说,具有实现简单、鲁棒性强等特点。该方法利用信号处理中的自适应干扰对消原理,将电网电压信号作为参考输入,负载电流作为原始输入,从负载中实时消除与电压波形相同的基波有功电流分量(或基波电流),从而得到负载电流中所有谐波与基波电流无功分量之和。再配合有源电力滤波器(APF),由补偿装置注入一个与谐波和基波电流无功分量之和大小相等极性相反的补偿电流,达到抑制谐波与基波电流无功分量的目的。提出了一种基于改进增益型自适应谐波电流的检测方法,该方法采用的反馈量不同于以往方法中的误差信号,而是将误差信号经过数学转换,使其转换成一个能真正反映系统跟踪误差的信号,并将其作为自适应滤波器权系数迭代的反馈量。通过Matlab证明该方法能够在保持较小的稳态失调的情况下也具有较快的动态响应速度。     

一种自适应谐波电流检测方法的研究

提出一种基于自适应噪声对消技术的谐波电流检测方法.简单介绍了自适应噪声对消技术;详细分析了自适应谐波电流检测电路的原理,此电路具有二阶自适应陷波器的特性;并利用MATLAB中的Simulink对所提出的检测系统建立了仿真模型,给出了仿真波形.仿真结果验证了自适应谐波电流检测方法的有效性.这种检测方法具有检测电路简单,自适应能力良好,动态响应特性较好,检测精度较高等优点.     

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.     

用于有源滤波器谐波检测的一种新的自适应算法

提出了一种新的变步长最小均方(least-mean-square,LMS)自适应谐波检测算法,并将其应用于有源电力滤波器中。以一种时变步长迭代方法取代传统的定步长迭代法,旨在提高算法在求取均方差最小值的过程中方向估值的精度,从而达到提高算法收敛速度的目的。文中详细推导了2阶步长迭代公式,并导出了扩展的N阶步长迭代公式的递归表达式。通过仿真将所提出的新算法与传统的定步长算法进行了比较,证明新算法的收敛特性明显优于传统算法。     

一种改进ip-iq谐波电流检测算法

为了更加快速、精确地检测出三相电力系统中谐波电流,基于瞬时无功功率理论,提出了一种改进谐波电流检测算法.该算法利用一种变步长LMS算法来实现ip-iq理论中低通滤波器的功能,用当前误差信号和上一次误差信号归一化的自相关估计来进行步长迭代.与传统ip-iq算法相比,该算法在不降低检测精度的前提下,具有更快的动态响应性能....     

自适应谐波检测算法的研究与实现

阐述了谐波变化,基波幅值变化等情况下,最小均方算法(LMS)在谐波检测中的应用,对LMS算法的检测步长进行了分析。指出了定步长算法的固有缺点,并采用变步长原则对算法进行了优化,仿真证明了优化后的检测算法的有效性。最后基于FPGA实现了一个定步长的LMS滤波器,实验证明了自适应谐波检测算法的可行性。     

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。     

基于自适应变步长最小均方的谐波检测算法的研究

从数字信号处理中的自适应噪声对消原理出发,介绍了一种改进的变步长最小均方(LMS)算法,该算法根据基波电流和谐波电流的不相关性,利用误差信号和参考输入的互相关估计来控制迭代步长,使得步长的更新不受谐波电流的影响。该算法原理简单,运算量小,易于实现,仿真结果表明了该谐波电流检测算法的有效性。     

引入动态因子的改进MLMS谐波检测算法

针对原始加入动量项最小均方MLMS (momentum least mean square)算法在低信噪比情况下,容易产生稳态失调,提出一种引入动态因子的改进MLMS算法.该算法采用动态因子来控制步长对瞬时误差信号的敏感性,并且采用当前误差信号e(n)和上一次误差信号e(n-1)的自相关估计来调整步长迭代,增强了算法对噪声的抗干扰性,提高了谐波检测的精度.该算法在稳态精度上优于原始算法,MATLAB仿真结果验证了该算法的有效性和可行性.     

基于自适应滤波算法的谐波仿真分析

为改善自适应滤波算法的滤波效果,减小稳态误差,提高跟踪响应速度,并验证改进的变步长LMS滤波算法的有效性和优越性,利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC,构建电网谐波仿真计算模型,并与传统的基于瞬时无功功率理论的p-q算法以及定步长LMS算法进行仿真比较,根据不同系统条件下的滤波仿真波形,进行快速傅里叶分析,验证了此改进变步长LMS算法在计算量增加不多的前提下,可以同时获得较好的跟踪速度和较小的稳态误差,证实了该算法的有效性。     

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。     

自适应频率跟踪的谐波电流检测方法

针对电网电压的频率在运行过程中会发生变化,导致谐波电流检测精度下降并直接影响到有源电力滤波器的补偿效果,为此提出了一种基于自适应频率跟踪的谐波电流分频检测方法。该法根据普罗尼谱估法中电导矩阵的频率变化情况,采用LMS算法在线优化从而能独立实时地检测出各相电流中的基波和各次谐波分量,并且直接处理检测结果,具有优良的跟随性能。仿真结果证明了该方法的可行性。     

基于自适应滤波器的动态谐波电流预测方法

数字化控制系统常采用预测算法来克服控制器延时对补偿效果的影响.通常对于缓慢变化的负荷,电流预测比较容易,但对于动态冲击负荷,电流预测则十分困难.目前已有算法的预测效果都不令人满意,严重时甚至会导致补偿效果变差.针对以轧钢机为代表的动态冲击负荷,提出了一种基于自适应滤波器的谐波电流预测方法.该方法是用由一系列谐波电流信号叠加组成的多项式来拟合非线性负载电流信号,采用了带遗忘因子的递推最小二乘法来实时估算多项式的系数.仿真及实验结果表明,所提出的预测方法计算量适中,便于数字化实现,对动态冲击负荷具有非常高的预测精度,大大改善了控制器的补偿效果.