基于线性约束最小均方的谐波检测算法

最小均方(Least Mean Square,LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中.但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square,LCLMS)的谐波检测算法.该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估.最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性.实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力...

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Bibliographic Details
Published in电力系统保护与控制 Vol. 47; no. 11; pp. 16 - 21
Main Authors 李裕杰, 赵庆生, 王旭平, 郭尊
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室,山西 太原,030024%华北电力大学电气与电子工程学院,北京,102206 01.06.2019
Subjects
权重偏移
线性约束最小均方
谐波检测
最小均方
线性约束
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ISSN1674-3415
DOI10.19783/j.cnki.pspc.180863

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Summary:最小均方(Least Mean Square,LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中.但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square,LCLMS)的谐波检测算法.该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估.最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性.实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.180863