RO-SBM的希尔伯特—黄变换谐波检测方法

针对希尔波特-黄谐波检测方法的端点效应问题,提出斜率再优化(RO-SBM)与希尔伯特-黄变换(HHT)相结合的方法(RO-SBM-HHT),该方法先采用RO-SBM法对原信号延拓,按照包络原则对延拓之后的信号进行经验模态分解(EMD),得到本征模态函数IMF分量,然后对各个IMF分量进行希尔伯特变换(HT),并采用最小二乘拟合可获得各次谐波的幅值和频率。仿真与试验数据表明,RO-SBM-HHT可有效地解决谐波检测端点效应,提高检测精度、减少冗余分量。     

双自适应神经网络和快速TLS-ESPRIT的谐波检测方法及仿真

针对BP神经网络应用于谐波分析时收敛速度慢、初始值选取不当等问题,为实现谐波的准确检测,提出双自适应BP神经网络和快速TLS-ESPRIT(总体最小二乘法—旋转矢量不变技术)相结合的检测方法。该方法利用快速TLS-ESPRIT算法得到频率和信号源个数,将频率作为BP神经网络的初始值,信号源数作为中间节点个数,经双自适应BP神经网络得到网络权值,进而完成谐波的幅值和相位检测。仿真试验结果表明,该算法在检测谐波时,检测速度更快,且具有较高的检测精度。