本文關(guān)鍵詞：基于非同步采樣電力穩(wěn)態(tài)諧波及間諧波檢測方法分析

  更多相關(guān)文章： 諧波 間諧波 加窗插值 現(xiàn)代譜估計(jì) Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：現(xiàn)今社會(huì)中,伴隨著各種電力電子設(shè)備快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,電力系統(tǒng)諧波及間諧波造成的影響廣泛存在并日趨嚴(yán)重,電力系統(tǒng)諧波及間諧波危害的嚴(yán)重性逐漸地引起人們高度的重視�？焖�、準(zhǔn)確測量是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)諧波及間諧波抑制及實(shí)現(xiàn)最優(yōu)補(bǔ)償配置的前提,但是現(xiàn)有的檢測方法存在許多不足。在電力信號(hào)檢測分析中,傅立葉變換被納入IEC61000-4-7和IEC61000-4-30標(biāo)準(zhǔn)。傅立葉變換分析的局限性在于同步采樣且為了滿足頻率分辨率,序列長度要足夠多。加窗插值傅立葉變換為了達(dá)到較高分析精度,計(jì)算量必須變高。文中闡述3項(xiàng)3階Nuttall窗及4項(xiàng)5階Nuttall窗的插值傅立葉算法,并根據(jù)傅立葉分析非同步采樣的頻譜泄漏及柵欄效應(yīng)的原理,消除工頻及二次諧波對(duì)其它成份的頻率泄漏及柵欄效應(yīng)得到改進(jìn)3項(xiàng)3階Nuttall窗和4項(xiàng)5階Nuttall窗的插值傅立葉算法,提高了Nuttall窗插值傅立葉算法的諧波及間諧波分析精度�，F(xiàn)代譜估計(jì)克服了離散序列長度與頻率分辨率之間的矛盾。闡述AR模型譜估計(jì)及信號(hào)自相關(guān)和模型參數(shù)之間的關(guān)系,并給出AR模型的常用求解方法Burg算法及最優(yōu)加權(quán)Burg算法。論述了現(xiàn)代譜估計(jì)的算法原理,包括MUSIC算法、ESPRIT算法。然后對(duì)最優(yōu)加權(quán)Burg算法前向預(yù)測誤差和后向預(yù)測誤差做改進(jìn),進(jìn)一步改善了Burg及最優(yōu)加權(quán)Burg算法譜峰偏移的問題。根據(jù)Root-MUSIC算法簡化了MUSIC算法的計(jì)算復(fù)雜度,PM-MUSIC算法提高了MUSIC算法分析頻率的精度,從而提出PM-Root-MUSIC算法一方面在一定程度上減少了算法的計(jì)算復(fù)雜度,一方面提高了算法的分析精度。文中簡述了Adaline神經(jīng)元模型原理,應(yīng)用歐拉公式的數(shù)學(xué)變換提出復(fù)數(shù)域Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及自適應(yīng)收斂學(xué)習(xí)算法,包括牛頓LMS,變步長LMS及RLS。將收斂性能好的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法作為為Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)準(zhǔn)則,從而提升了算法收斂速度和收斂精度。最后提出加窗插值傅立葉及改進(jìn)算法、現(xiàn)代譜估計(jì)及改進(jìn)算法與Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合算法,通過仿真驗(yàn)證算法在電力穩(wěn)態(tài)諧波及間諧波檢測的有效性；提出電能質(zhì)量分析裝置的硬件及程序設(shè)；用YXDSP-F28335型數(shù)字信號(hào)處理平臺(tái),應(yīng)用TMS320F28335DSP核實(shí)現(xiàn)算法,對(duì)電力穩(wěn)態(tài)諧波及問諧波檢測方法進(jìn)行了算法硬件驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：諧波 間諧波 加窗插值 現(xiàn)代譜估計(jì) Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM935
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究的背景與意義10
• 1.2 諧波及間諧波概念10-13
• 1.2.1 諧波及間諧波來源12
• 1.2.2 諧波及問諧波危害12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文主要研究成果14-15
• 1.5 本論文章節(jié)安排15-17
• 第二章 加窗插值傅立葉分析17-32
• 2.1 傅立葉分析的缺陷17-19
• 2.2 加窗傅立葉分析19-25
• 2.2.1 二項(xiàng)系數(shù)余弦窗插值算法19-21
• 2.2.2 三項(xiàng)系數(shù)余弦窗插值21-23
• 2.2.3 四項(xiàng)系數(shù)余弦窗23-25
• 2.3 Nuttall窗插值傅立葉變換算法25-31
• 2.3.1 3項(xiàng)3階Nuttall窗插值算法25-26
• 2.3.2 4項(xiàng)5階Nuttall窗插值算法26-27
• 2.3.3 改進(jìn)加窗插值檢測方法27-28
• 2.3.4 仿真結(jié)果28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 現(xiàn)代譜估計(jì)32-50
• 3.1 AR模型估計(jì)32-39
• 3.1.1 自相關(guān)和模型參數(shù)之間的關(guān)系33-35
• 3.1.2 AR模型參數(shù)的Burg求解方法35-38
• 3.1.3 AR模型階數(shù)選擇38-39
• 3.2 空間譜估計(jì)39-44
• 3.2.1 MUSIC算法40-42
• 3.2.2 ESPRIT算法42-44
• 3.2.3 階數(shù)選擇準(zhǔn)則44
• 3.3 改進(jìn)算法及仿真44-49
• 3.3.1 改進(jìn)Burg算法44-46
• 3.3.2 改進(jìn)MUSIC46-47
• 3.3.3 仿真研究47-49
• 3.4 本章小結(jié)49-50
• 第四章 Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型及自適應(yīng)算法50-59
• 4.1 Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型50-53
• 4.1.1 Adaline神經(jīng)元分析模型50-52
• 4.1.2 復(fù)數(shù)域Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波分析模型52-53
• 4.2 Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法53-58
• 4.2.1 牛頓LMS算法53-55
• 4.2.2 變步長LMS算法55-57
• 4.2.3 RLS算法57-58
• 4.3 本章小結(jié)58-59
• 第五章 基于非同步采樣電力穩(wěn)態(tài)諧波及間諧波檢測方法實(shí)現(xiàn)59-67
• 5.1 基于非同步采樣電力穩(wěn)態(tài)諧波及間諧波算法設(shè)計(jì)59-62
• 5.2 電能質(zhì)量分析裝置硬件設(shè)計(jì)62-65
• 5.2.1 數(shù)據(jù)采集63
• 5.2.2 數(shù)據(jù)處理63-64
• 5.2.3 數(shù)據(jù)管理64-65
• 5.3 電能質(zhì)量分析裝置程序設(shè)計(jì)65-66
• 5.3.1 電能質(zhì)量分析總體流程設(shè)計(jì)65-66
• 5.3.2 數(shù)據(jù)處理模塊數(shù)據(jù)池流程設(shè)計(jì)66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第六章 全文總結(jié)與展望67-69
• 6.1 全文總結(jié)67-68
• 6.2 后續(xù)研究展望68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果74

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