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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。 相似文献
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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. 相似文献
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有源电力滤波器参考电流的预测方法及其实现 总被引:4,自引:2,他引:2
为减小系统及数字化控制器延时对有源电力滤波器(active power filter,APF)补偿性能的影响,基于一种改进的自适应预测方法,该文提出3种APF 参考电流的预测策略,并对它们的稳态预测误差和动态跟踪性能进行实例比较和仿真分析,得出:首先对输入信号进行预处理,再利用其来预测电网基波电流的预测策略是最优的。该文还提出利用自适应预测算法和内插值算法相结合来实现对APF参考电流预测的思想,这样既达到了较高的预测精度,又保证了系数的自适应调整运算有充裕的时间完成,使滤波器系数的自适应调整运算不影响功能程序的执行。所提出的预测控制方法在某铜箔厂注入式混合型有源电力滤波器(injection hybrid active power filter,IHAPF)中进行现场实验,之后成功投入到工业应用。实验结果和工业应用效果均表明文章所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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自适应谐波电流检测方法用于有源电力滤波器的仿真研究 总被引:20,自引:2,他引:20
通过对有源电力滤波器自适应谐波电流检测方法的理论分析和仿真试验,进一步验证了该方法的有效性和优越性.通过建立MATLAB仿真模型,研究了电网电压畸变、参考输入电压幅值和频率,以及积分增益变化对检测性能的影响,并得出有实用价值的结论. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。 相似文献
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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. 相似文献
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传统的自适应谐波检测都是采用含有积分器的噪声对消原理,而对含有交流分量的信号积分导致得到的直流信号存在脉动。针对这一问题,本文在自适应算法的基础上,提出了基于傅立叶级数的自适应谐波检测算法。运用傅立叶级数的分解原理,通过自适应算法快速修正傅立叶级数的各次系数值,分解出基波有功和无功电流的幅值,再将基波有功和无功电流的幅值分别与锁相环所得的与电压同相位的单位正余弦信号相乘得到基波有功和无功电流。仿真结果表明本文提出的方法能快速准确地得到稳定的基波有功和无功电流的幅值,抑制了直流信号的脉动。 相似文献
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