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

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...     

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...     

改进变步长LMS算法在软起动谐波检测中的应用

针对现有自适应变步长最小均方(LMS)谐波电流检测算法在低信噪比环境中易受干扰影响,提出一种改进自适应变步长LMS算法。该算法将误差信号与前一工频周期误差信号的差值作为反馈量,结合箕舌线函数构造出随动的动态因子,将此动态因子也作为调节权值的动量因子,利用自相干估计误差控制步长。该算法折中考虑收敛速度和稳态精度,并有效降低噪声信号的干扰。通过对电机软起动器工作过程中产生的周期重复性谐波进行检测和分析,证明了该谐波电流检测算法的可行性。     

基于箕舌线函数的变步长自适应谐波电流检测算法

针对现有变步长最小均方(LMS)广义谐波电流检测不能消除同频谐波电流和基波无功电流对步长更新的干扰,以及对跃变的系统跟踪能力差的问题,文中提出一种基于箕舌线函数的变步长LMS谐波电流检测算法。该算法采用将当前时刻负载电流减去滤波器输出的误差信号与参考输入信号的瞬时互相关时间均值估计来消除基波无功电流和谐波电流的干扰,并通过改进的箕舌线函数来调节算法的步长,从而在保证动态响应时间不增大的前提下,使算法具有更小的稳态误差,对跃变的系统具有较强的跟踪能力,且其参数的取值对负载电流大小的依赖性较小。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

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。     

基于自适应变步长最小均方的谐波检测算法的研究

从数字信号处理中的自适应噪声对消原理出发,介绍了一种改进的变步长最小均方(LMS)算法,该算法根据基波电流和谐波电流的不相关性,利用误差信号和参考输入的互相关估计来控制迭代步长,使得步长的更新不受谐波电流的影响。该算法原理简单,运算量小,易于实现,仿真结果表明了该谐波电流检测算法的有效性。     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器( APF)谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法.算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响.通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷.改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果.通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性.     

一种改进变步长的自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器（APF）谐波电流检测自适应滤波算法中,改进变步长自适应滤波系数调整方法。算法根据稳态谐波零均值的特点,利用系统历史积累误差均值估计代替单步误差更新步长因子,由滑动指数加权窗方式,提取出单纯的滤波器跟踪误差,步长更新的大小只取决于滤波器跟踪误差,不受谐波本身影响。通过步长因子与系统误差均值估计的类Sigmoid函数关系,动态控制类Sigmoid函数参数的变化,由此克服了类Sigmoid函数参数固定引起的稳态阶段误差偏大的缺陷。改进算法的复杂度有所增加,但能够保证较快的收敛速度、较高的检测精度和动态跟踪效果。通过对稳态和跃变的负载电流的仿真,结果证明了算法的有效性。     

一种改进自适应谐波检测算法研究

分析了传统定步长最小均方(LMS)算法用于谐波电流检测的不足,采用一种新的变步长LMS自适应算法检测谐波电流:根据误差信号e(n)和e(n-D)的自相关估计调整步长迭代,当权系数远离最佳权值时,通过增大步长加快对时变系统的跟踪速度;当权系数接近最佳权值时,减小步长获得较小的稳态误差。通过递推公式参数的选择,可对系统的收敛速度与稳态失调进行更灵活的控制。推导出了该方法的理论表达公式,其增加的计算量很小,容易实现。该方法能有效调节步长,不受谐波电流的干扰。仿真结果证明了该谐波电流检测方法的有效性。     

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。     

一种改进ip-iq谐波电流检测算法

为了更加快速、精确地检测出三相电力系统中谐波电流,基于瞬时无功功率理论,提出了一种改进谐波电流检测算法.该算法利用一种变步长LMS算法来实现ip-iq理论中低通滤波器的功能,用当前误差信号和上一次误差信号归一化的自相关估计来进行步长迭代.与传统ip-iq算法相比,该算法在不降低检测精度的前提下,具有更快的动态响应性能....     

一种新的变步长LMS自适应算法及其应用

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,本文在分析基本LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长LMS算法,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。理论分析和计算机仿真结果表明该算法在收敛速度与稳态误差的性能上均优于基本LMS算法。尤其是在低估噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。与传统的LMS算法相比较,新算法更适合于应用到回波消除等实时性要求高的场合。     

基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。     

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。     

基于自适应算法的谐波检测方法研究

由于低通滤波器的影响,传统的ip-iq算法有检测速度慢的缺点,针对此缺点,本文提出了一种基于变步长LMS/LMF算法自适应滤波器来代替低通滤波器的作用,针对输入信号的特点相应的改变自适应滤波器的步长因子,同时改变最小均方算法(LMS)和最小四阶矩算法(LMF)的比例,充分发挥了LMF和LMS检测精度和检测速度的优势。仿真结果表明,提出的算法检测速度和精度具有明显的优势,具有一定的工程应用价值。     

快速收敛变换域自适应滤波算法

为了提高LMS算法均衡相关信号时的收敛性能,提出了一种新的快速收敛变换域自适应滤波算法（VS-DCTLMS）。该算法融合了归一化离散余弦变换LMS算法和变步长离散余弦变换LMS算法的优点,具有结构简单,收敛速度快,稳态误差小的特点。仿真结果表明,该算法计算量和变步长归一化LMS（VS-NLMS）算法、解相关LMS（DescorrLMS）等算法相当,但在收敛速度上具有很大优势;收敛性能和最小二乘回归算法（RLS）接近,却克服了RLS计算量大、不利于硬件实现的实际问题,是一种性能优良的可实现方法。