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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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针对传统i_p-i_q无功电流检测法,存在响应速度和检测精度之间矛盾的问题,采用变步长最小均方(LMS)自适应滤波器取代传统的低通滤波器,进行无功电流的检测。在该自适应滤波器中引入洛伦兹(Lorentzian)函数进行步长的调节,首先对其步长调节特性进行分析,既而对整体无功电流检测方法进行了MATLAB仿真与DSP实测实验分析,实验结果表明,所采用方法相对于传统i_p-i_q法、以及基于其他变步长自适应滤波器的方法,运算速度快,对于无功电流的检测,动态响应速度快,检测精度高。 相似文献
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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。 相似文献
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分析了无轴承开关磁阻电动机不平衡振动的特点,提出采用自适应LMS滤波器用于无轴承开关磁阻电动机转子偏心补偿控制的方法.针对固定步长自适应LMS滤波器存在收敛速度和稳态误差之间矛盾的问题,采用了基于Sigmoid函数、基于箕舌线和基于抽样函数的三种改进的变步长自适应LMS滤波器对悬浮转子进行补偿控制.仿真结果表明:自适应LMS滤波器可以有效抑制转子的不平衡振动;变步长自适应LMS滤波器不仅具有较快的收敛速度和跟踪速度,稳态误差也能控制在比较小的范围内;基于抽样函数的变步长LMS算法具有更小的稳态误差. 相似文献
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目前交流充电桩应用广泛,随着充电桩日益增多,其产生的谐波污染也越来越严重。针对单相交流充电桩谐波治理问题,将有源滤波技术应用到交流充电桩中。根据充电桩特性采用单相并联有源滤波器(PAPF)。对基于瞬时无功功率理论的单相谐波检测法进行探究,并结合最小均方(LMS)与最小四阶矩(LMF)自适应算法提出一种新型定步长自适应低通滤波器用于提高谐波检测性能。控制环节采用结合重复控制的内外环复合控制策略完成稳压控制、谐波追踪及补偿。基于Matlab/Simulink仿真分析低通滤波环节输出的波形并搭载样机实验,结果验证该算法可提升谐波检测性能。建立单相PAPF系统仿真并通过快速傅里叶变换(FFT)分析系统谐波补偿能力,结果证明单相PAPF可有效治理谐波,使总谐波失真(THD)降至5%以下。 相似文献
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随着充电站的快速发展,其带来的电能质量问题越来越受到重视。由于充电站自身的特点,其产生的谐波电流随着时间的变化而逐渐发生变化。传统的基于i_p-i_q算法的谐波电流检测方法由于受到低通滤波器的影响,检测速度和启动速度都较慢,不能满足充电站谐波抑制的要求。本文在分析基于6脉冲整流的充电机模型的基础上,建立了基于6台6脉冲整流的充电机的充电站模型。提出了一种基于变步长LMS/LMF算法的自适应滤波器的谐波电流检测算法,并对其理论进行了详细的分析。仿真结果表明,与传统谐波检测算法相比,提出的改进型谐波检测算法跟踪速度和启动速度有明显的提高,达到了预期的效果。 相似文献
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基于自适应对消原理的自适应谐波检测算法因其优良的性能被广泛应用于有源滤波器,但该算法存在无法平衡稳态精度和收敛速度方面的不足。针对此不足,文中基于箕舌线函数和三阶权值系数提出了一种改进的变步长(Least Mean Square,LMS)谐波检测算法。该算法利用误差信号的自相关平均估计获得期望误差估计均值,并通过改进的箕舌线迭代函数作为核心函数来调节步长更新,之后通过推导出来的三阶权值公式代替传统的权值迭代。仿真实验结果表明,该算法在谐波检测中不但具有较快的收敛速度,也能获得较高的稳态精度。 相似文献
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基于带双窗N-1/N重叠频域FIR滤波器的自适应除噪 总被引:2,自引:2,他引:0
基于一种带双窗重叠自适应滤波器,将重叠滤波思想引入LMS算法,给出了窗加权重叠LMS(WO-LMS)算法.与传统的LMS算法相比,WO-LMS算法在同样收敛速度的前提下可以得到较低的稳态均方误差.理论分析了算法的收敛性,实验中通过和LMS算法的比较,验证了WO-LMS算法的优越性. 相似文献
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