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。     

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

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.     

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。     

有源滤波器中谐波电流自适应预测方法研究

准确、实时地检测出电网电流中的谐波成分是保证有源电力滤波器具备良好工作性能的关键.本文提出一种改进型的基于自适应滤波器的谐波电流预测方法,利用最小均方算法(LMS)对所需检测信号进行预测,通过该方法和基于瞬时无功功率理论方法相结合,可以解决谐波检测中存在的检测精度和检测实时性之间的矛盾.仿真结果证明了该谐波检测方法的有效性.     

谐波及有功电流检测的自适应线性神经元方法

为了提高谐波及有功电流检测的灵活性,提出了一种新型的基于自适应线性神经元结构的检测方法.通过线性神经元的自适应预测和滤波结构,对坐标变换后产生的直流量进行提取,直接分离负载电流基波正序、负序、零序及有功分量,并按不同的补偿目标进行多种的组合.通过仿真试验表明:算法能够对有源电力滤波器谐波电流、有功电流和不对称分量的综合...     

一种改进型自适应谐波电流检测方法的研究

提出了一种改进型自适应谐波电流检测方法 ,它的算法、结构简单 ,成本低 ,实时检测效果好 ,且当电网电压畸变时能准确检测出谐波。适当选择积分器的比例系数 ,可大大提高该方法的检测精度和动态响应特性。仿真结果验证了该方法的有效性     

一种新的变步长自适应谐波检测算法

提出了一种新的变步长最小均方(LMS)自适应谐波检测算法,并将其应用于有源电力滤波器中。该方法根据误差信号的时间均值估计来调节递推算法的步长,其优越性在于：即使在待检信号的信噪比(SNR)较低的情况下,也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。通过递推公式系数的选择,可以对系统的收敛速度与稳态失调进行更灵活的控制,而不像定步长 LMS 算法那样必须在两者性能上进行折中选择。仿真和实验结果亦证明了理论分析的有效性。     

用于APF的神经网络自适应谐波电流检测方法

介绍了一种应用于有源电力滤波器APF(Active Power Filter)的神经网络自适应谐波电流检测方法。该方法应用自适应噪声抵消技术ANCT(Adaptive Noise Canceling Technology),将基波电流作为噪声信号,从负载电流中滤除,得到谐波电流。采用两层人工神经网络实现噪声抵消。阐述了该神经网络的构造和权值自适应调整算法,应用Matlab对该方法进行了仿真研究。仿真结果表明该方法能够实时准确地检测谐波．而且计算量小．具有较强的自适应能力。     

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。     

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.     

基于模糊变步长自适应谐波检测算法的研究

提出了一种新的基于模糊控制理论的变步长自适应算法,将其应用于有源全补偿消弧控制的谐波电流检测中,得到很好的效果.模糊推理算法适合于强非线性、强不稳定性系统,自适应算法具有良好的自学习和自调整能力,本文提出的新算法将两者结合在一起,实现优势互补,解决了传统LMS算法跟踪速度和稳态误差之间的矛盾,既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态误差,滤波性能得到改善,而且计算量小.实验和仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

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。     

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.     

基于变步长LMS的APF谐波电流检测方法

有源电力滤波器(active power filer,APF)谐波电流检测环节中,针对传统定步长最小均方误差(least mean square,LMS)检测算法在稳态精度和响应速度上的缺陷,提出了一种自适应变步长LMS谐波检测算法。该算法利用历史误差数据,计算误差的功率加权并以之作为步长调节的主控因子,对步长进行调节。扰动因子的引入能够对噪声进行抑制。最后将该算法用于APF的谐波检测。仿真及实验表明,该算法不仅具有快速的动态响应特性,同时又具有较高的检测精度,能够满足APF谐波电流检测的需求。     

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。     

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。     

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...