利用卡尔曼滤波锁相环的有源电力滤波器研究

有源电力滤波器(APF)需要锁相环(PLL)获得电网电压相位.当电网电压出现谐波干扰时,传统PLL易受到电压扰动的影响,其产生的相位延迟导致无法准确检测谐波电流.此处设计一种采用卡尔曼滤波PLL的谐波电流检测方法,通过最小均方差递推观测数据,实时预测多个状态变量.以单相APF为例,搭建Matlab仿真模型及实验平台.仿...     

基于虚拟仪器的谐波测量技术

提出了一种基于虚拟仪器的谐波测量技术,为解决谐波分析与谐波抑制节依据。介绍了在LabVIEW平台上开发的谐波测量系统。结合具体实例阐述了应用虚拟仪器技术进行谐波测量的特点、方法与优势。     

基于卡尔曼滤波和加窗插值谐波分析法的介损测量方法

加窗插值的谐波分析法可减轻非同步采样对介质损耗角测量的影响,是一种非常有效的介质损耗角计算方法。但在有噪声干扰、特别是在信噪比较低的情况下,用这种方法进行介质损耗角测量时产生的误差足以掩盖真实值。为此作者提出先将信号进行卡尔曼滤波处理,再使用加窗插值的谐波分析法计算的介质损耗角测量方法。仿真结果表明,与原有算法相比,所提出的方法能明显提高测量准确度。     

谐波的测量方法及谐波分析仪

谐波的测量方法及谐波分析仪浙江省电力试验研究所范瑞逢为了保持供电系统中谐波含量及波形畸变率在规定值以内，需要了解电网中实际存在的谐波含量，这可通过理论分析计算和实际测量来进行。但由于电网中谐波问题复杂，精确的分析困难，所以实际测量就更显得重要，这就要...     

基于锁相环的UPF谐波电流检测法研究

为了抑制电网电压畸变对基于单位功率因数(UPF)的谐波电流检测法的影响,在该方法中引入锁相环电路以提取电压的正序分量,并且进行有功功率的修正。这样既能抑制电压畸变的影响又提高了检测的实时性。利用Matlab软件对引入锁相环前后的UPF法在不同的电网电压条件下进行对比研究,结果表明后者可以准确检测出负载电流的谐波及无功分量。最后通过基于DSP的有源滤波器实验证明了此方法的有效性。     

一种基于人工神经网络的谐波测量方法

通过构造特殊的多层前馈神经网络,利用模拟并行谐波测量装置的基本原理,建立相应的谐波测量电路,给出电路的训练算法和步骤,研究训练样本的形成方法。仿真结果表明提出的基于人工神经网络的谐波测量方法的有效性。     

基于LabVIEW的电力谐波测试系统设计

针对传统的电力系统谐波测试仪器操作复杂,性能低等问题,本文将虚拟仪器技术应用于电力系统谐波测试.通过使用美国NI公司功能强大的LabVIEW虚拟仪器开发平台研制了基于虚拟仪器技术的电力谐波测试仪,该仪器具有结构简单,扩展性能好,测试精度高等优点.文章详细的描述了谐波测试仪设计中的技术要点及工作原理,并给出了仪器的操作界面.通过样机测试,各项指标均达到设计要求,具有很大的市场价值.     

基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测

对电网中的谐波进行实时、准确的检测是有效治理谐波的前提。针对某些运行工况下电网中出现的动态谐波,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测算法估计谐波信号的幅值和相角。首先针对传统卡尔曼滤波处理非线性关系上的局限性,利用容积卡尔曼滤波不需要任何线性化关系的特性估计谐波的状态向量和误差偏差矩阵,然后引入噪声估值遗忘因子来实时更新系统的噪声矩阵方程。最后通过对比实验,验证了该算法在动态谐波检测上的优越性能,并将其应用于有源滤波器的谐波检测中。     

一种基于人工神经网络的电力谐波测量方法

提出了一种新颖的电力谐波测量方法,它用一个多层前馈神经网络替代模拟并行式谐波测量装置中的带通滤 波器,使各次谐波都可以用这个训练过的神经网络测量出来。阐述了该神经网络训练样本的组成和训练方 法。对一含有谐波的畸变电流的仿真结果说明了这种测量方法的有效性。     

基于自适应卡尔曼滤波残差分析的谐波检测

针对卡尔曼滤波在电力系统谐波检测精度不高的问题,提出了基于最大似然卡尔曼滤波残差分析的谐波检测方法。最大似然卡尔曼滤波通过使用最大似然自适应地优化误差协方差矩阵和初始条件参数,实现对谐波扰动幅值的预估与校正,克服了传统卡尔曼滤波精度不高和易发散的问题。同时,利用估计残差的奇异性可检测谐波干扰的起止点。仿真结果表明,该方法能准确检测出动静态谐波信号的幅值,其估计残差可以快速准确地识别出谐波干扰出现的起止时刻。     

基于序贯卡尔曼滤波的OCT信号处理方法研究

使用光学电流互感器(Optical Current Transducer,OCT)测量小电流时,测量得到的内部噪声信号往往大于光电信号,测得的读数不能正确反映电流的真实值。有效滤除噪声,提高信噪比是OCT信号处理的关键所在。介绍了基于法拉第磁光效应的光学电流互感器的基本原理和信噪特性,在被测电流为交直流混合信号的情况下,建立合适的滤波状态空间模型,采用序贯卡尔曼滤波的方法在Lab VIEW上进行仿真。结果表明序贯卡尔曼滤波算法能够对测量电流实时进行信噪分离,同时准确分离出交流和直流分量,提高了输出信噪比和测量精度。     

基于卡尔曼滤波的InSAR柔性基线距离测量

对于柔性长基线构型的双天线InSAR系统,基线矢量动态偏移产生的误差会降低系统的成像质量,并最终影响高程精度。针对单相机和激光测距仪组合测量系统中如何提高基线距离向精度的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的基线距离测量方法。建立了基线距离向抖动数学模型,在此模型基础上提出了基于卡尔曼滤波的动态测量方法,对该方法进行了动态仿真分析。仿真结果表明,在几十米的测量距离内,该方法能够将基线距离向的测量精度降低到亚毫米量级,是测量基线距离的有效方法。     

基于相关性分布式卡尔曼滤波的谐波检测方法

微电网谐波问题严重。针对微电网谐波动态特性复杂的特点,探索了一种基于相关性分布式卡尔曼滤波的微电网时变谐波检测方法。首先,针对微电网系统相邻母线的谐波在一定程度上是相关的特点,提出了代表邻居节点间相关程度的邻节点相关系数这一概念,并给出一种微电网谐波测量邻节点间的量测值和协方差矩阵逆的两个融合变量计算方法;其次,对邻节点间估计值作了分布式融合处理,从而保证了邻节点间估计结果具有一致相关性;再者,通过重构迭代过程,简化了该算法的计算过程。通过在IEEE-14节点系统的仿真实验结果表明,该方法可实现多个检测点分布协同地完成微电网多母线谐波电压的状态估计,且相比传统卡尔曼滤波算法具有更好的估计精度和抗扰动性能,实时性和动态性也表现出较好的性能。     

基于卡尔曼滤波器的IEEE 1588时钟同步算法

时钟同步是网络化分布式测试与控制系统中的一项重要指标。在基于IEEE 1588协议的主从时钟同步中,时钟偏差和时钟漂移的精确测量是主从时钟同步的重要保证。提出了基于二阶卡尔曼滤波器加速运动模型的时钟同步算法,该算法以同步消息包中的时间戳来获取观测值,通过卡尔曼滤波器算法对主从时钟之间的时钟偏差、时钟漂移以及时钟漂移变化率进行估计,使用估计值对从时钟进行补偿与修正。该算法能够消除从时钟的不稳定性对时钟同步的影响。实验结果表明,在时钟同步中引入卡尔曼滤波算法能够显著提高时钟同步精度。     

基于卡尔曼滤波的高精度弹道滤波算法研究

在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统.对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有噪声统计估计器的拟线性最优平滑滤波算法.将该算法应用到弹道系统模型中,对弹道轨迹进行滤波估计.通过计算机建模仿真改进的算法和传统的拟线性最优平滑滤波算法,得到的实验结果表明,改进后的算法可以减小由于系统模型不精确带来的误差,很大程度上提高了弹道轨迹滤波估计的精度.     

基于Kalman滤波器的车辆检测与跟踪系统的实现

智能交通系统是解决城市交通拥挤最有效的方式,其中交通信息采集设备是交通系统管理的基础与前提,而基于视频图像处理的交通信息检测器较其他类型检测器,具有信息量丰富,安装和维护成本低廉的特点.本文用基于Kalman滤波器的方法实现了交通信息采集设备中的车辆检测与跟踪.它采用了一种自适应背景更新算法,通过分割、二值化、腐蚀膨胀得出前景图像,以包含前景图像的矩形框的中心作为Kalman滤波器的跟踪特征,对运动车辆进行跟踪估计得出车辆的运动轨迹和速度.一系列的视频实验表明,该方法简单可行而且对天气、光照变化、阴影有很强的适应能力.     

基于逆向卡尔曼滤波的电力变换器故障诊断方法

针对变换器中因电解电容退化而引起的等效电阻异变的故障诊断问题,提出了一种基于逆向卡尔曼滤波的电力变换器故障诊断方法。将变换器抽象为一类卡尔曼滤波动态方程。将电路元件参数作为卡尔曼滤波的未知状态,利用电路的电压和电流作为已知矩阵,逆向推导卡尔曼滤波递推公式,完成电力变换器的参数辨识和故障诊断。针对变换器正常状态下的参数辨识结果,表明所提出的逆向卡尔曼滤波参数辨识算法具有较高的精度。同时针对变换器故障状态下的故障诊断结果,表明逆向卡尔曼滤波算法也具有很好的跟踪性,能够快速显示故障元件及其参数变化情况。仿真验证了所提出方法的有效性和实用性。     

基于改进卡尔曼滤波器的谐波检测方法

电力系统谐波问题日益严重且复杂,有效地对谐波进行检测已成为电能质量监测终端的一项基本要求.采用一种基于改进卡尔曼滤波器的谐波检测方法,利用卡尔曼滤波器在动态检测方面的优势,结合改进相位、频率的跟踪性能,可以简单、快速、准确的得到基波和谐波的各项参数.并且此方法可以检测到受闪变扰动时的基波和谐波成分,可获得闪变调制波的基本参数.建立了基于改进卡尔曼滤波器的谐波检测数学模型,并利用MATLAB仿真平台验证了该方法的性能.     

基于卡尔曼滤波的高稳定度测温系统设计

诸多工业控制和国防领域中高精度测温的需求日益广泛,测温系统的稳定度是实现高精度的先决条件。设计和实现了一种基于标准卡尔曼滤波实现高稳定度测温系统,通过合理配置硬件和优化设计软件算法,有效地去除了信号传输过程中的噪声,并给出了详细的软硬件设计方案。系统选用TI公司MSC系列高性能嵌入式处理器为内核构建硬件平台,使用标准四线制铂电阻实现温度信号采集;在软件滤波算法中,利用标准卡尔曼滤波器无偏和估计均方误差最小的特点,完成对温度信号的最优估计和滤波。结果表明,测温系统在±80℃测温范围内稳定度能达到±0.02℃。