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。     

基于自适应FIR预测滤波器的谐波检测

针对现阶段有源电力滤波器畸变电流检测方法存在工频周期时延、计算量大等不足的问题,提出了基于自适应有限脉冲响应(FIR)预测滤波器的谐波实时检测系统。论述了自适应滤波器谐波检测原理并利用变步长的最小均方算法(LMS)对所需检测信号进行预测,而预测算法的步长因子是根据误差信号的时间均值估计来调节的,即当滤波器的预测系数远离最优解时,步长比较大,以加强动态响应速度和对时变系统的跟踪能力;当滤波器的预测系数接近最优解时,步长比较小,以获得较小的稳态误差。对该预测法采用MATLAB进行了仿真和实验,结果表明当电流突变时,该方法仍然能够在一个周期内正确预测出未来时刻的谐波电流值。     

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.     

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。     

一种改进的自适应谐波电流检测方法

针对现有的基于双曲正切函数变步长LMS算法的谐波电流检测仍存在稳态误差和收敛速度不能同时满足要求的问题,分析了一种在基于双曲正切函数变步长LMS算法的基础上改进的变步长算法,利用误差的时间均值估计建立步长与误差之间的新型双曲正切函数关系以控制步长的更新,降低稳态误差,提高算法的检测精度。并且同时对权值采用两次迭代更新,将两次迭代的结果作为新的权值,以加快权值的更新速度,提高算法的收敛速度。该算法具有较高的检测精度的同时还有较快的响应速度。Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法用于谐波电流检测具有很好的效果。     

用于APF的改进型神经网络自适应谐波电流检测方法

介绍了一种用于有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)的神经网络自适应谐波电流检测方法。该方法利用了自适应噪声抵消技术(Adaptive Noise Canceling Technology,ANCT),神经网络采用了线性神经元,权值的调整采用了改进型变步长LMS算法,解决了负载电流突变时跟踪效果差的问题。应用Matlab对该方法进行了仿真研究,仿真结果表明无论负载电流突然增加还是减小,本方法均能快速地检测出谐波电流,且稳态精度高,实现简单,自适应能力强。     

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。     

基于一种新型自适应滤波的谐波检测算法

为提高自适应噪声消除技术(adaptive noise canceling technology,ANCT)系统的瞬态响应速度,且不影响稳态精确度,提出了一种应用于有源电力滤波器(active power filter,APF)的新型自适应谐波电流检测方法。该方法增加的计算量少,通过对瞬态时期的权值变化的分析,证明了用传统方法确定了步长因子和迭代次数,系统就可迅速进入稳定状态。并应用matlab对方法进行了仿真研究,结果证明了该方法的有效性。     

变步长自适应算法在有源滤波器谐波检测中的应用

对已有改进自适应算法性能进行分析,并尝试将其应用于有源滤波器谐波检测中。实验表明这些变步长算法的性能极易受到系统中噪声信号的干扰,改进效果不明显。该文提出了一种新的变步长自适应谐波检测算法。算法采用归一化的处理方法,以误差信号e(n)在待检测信号中所占比率K(n)作为自适应回馈量,并通过K(n)的相干平均估计来调节算法的步长。其优越性在于:即使在有较大噪声干扰的情况下,谐波检测过程也能保证既具有较快的动态响应速度,又保持较高的检测精度,而不像传统算法那样必需在两者性能上进行折中选择。仿真和实验结果证明了理论分析的有效性。文章还对该算法的收敛性和稳定性进行了分析,并就算法中参数的选取提供了参考标准。     

并联有源电力滤波器的自适应重复控制

在现有电力有源滤波器重复控制方法的基础上,提出了自适应负载谐波电流数字检测方法和重复控制自适应信号发生器。基于瞬时无功功率理论,在d-q坐标系中实现谐波电流的数字检测算法,并引入自适应的每基波周期采样点数kmax消除电网电压频率变化的影响。采用比例控制与重复控制并联用于输出波形控制。实验结果证明了这种自适应的谐波电流检测和数字重复控制方式的有效性。     

有源电力滤波器的谐波检测研究

目前电网的谐波污染越来越严重,有源电力滤波器由于能实时抑制谐波,所以得到外界广泛关注。谐波电流检测的好坏对有源电力滤波器的性能有很大的影响,所以,本文就目前的几种谐波检测方法:基于傅里叶变换、基于瞬时无功功率理论、基于同步参考坐标系原理、基于频域分析的模拟带通或者带阻、基于采样保持原理、基于Fryze时域分析、基于小波变换、基于Prony/Kalman估计、基于神经网络的谐波检测法/自适应滤波理论谐波检测法进行了概括和比较分析。     

基于卡尔曼算法的有源电力滤波器谐波检测方法的研究

谐波电流检测技术是有源电力滤波器的关键技术之一,谐波电流检测的精度与速度直接影响有源电力滤波器的补偿精度及速度.常规的谐波电流检测方法速度慢、精度不高,提出采用基于卡尔曼算法的谐波电流检测方法,该方法是以最小均方误差为准则的最优线性估计,只包括矩阵的加、乘与求逆运算,因此,可实现快速、精确的实时检测,还通过仿真验证了该方法的有效性与实用性.     

注入式混合型有源电力滤波器谐波检测方法研究

首先分析了注入式混合型有源电力滤波器的结构及工作原理,针对有源电力滤波器的工作性能很大程度上取决于对谐波电流高精度、实时的检测,提出一种基于瞬时无功功率理论ip～iq谐波检测算法的改进算法,采用最小均方（LMS）自适应滤波器作为检测电路中的低通滤波器。可以更快地检测出谐波电流的指令信号,具有更好的稳态检测精度。利用MATLAB对其进行建模和仿真,验证了谐波电流检测算法的正确性和有效性。     

有源电力滤波器谐波电流检测方法的研究

有源电力滤波技术是治理谐波污染问题最有效的手段之一.提出了一种有源电力滤波器谐波电流的检测方法,其不仅可以快速检测出基波有功分量,还可实现谐波有功分量的检测.用MatLab/Simulink仿真研究了谐波电流的检测效果,并搭建了有源电力滤波器实验电路,进行了实验验证.实验结果证明了提出的谐波电流检测方法的有效性.