一种新的基波信号测量方法研究

发布时间：2017-09-24 15:30

  本文关键词：一种新的基波信号测量方法研究

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【摘要】：电网基波是电能质量和电能计量评估体系的重要指标,特别是由于电力信号基波频率的测量直接影响到谐波分析的精度,提高基波频率的测量精度非常必要。主要完成了以下工作：(1)论文设计了一种基于神经网络的FIR低通数字滤波器,其主要思想是通过训练神经网络权值来获得FIR数字滤波器的脉冲响应。提出了两种基于非线性最小二乘法的电力系统频率测量方法,一种算法是运用一维搜索法直接搜索误差最小值,对应的fo即为所求频率。另一种算法L-M算法是基于Gauss_newton法的一种优化算法,在原有Gauss_newton法基础上添加了修正因子μ,修正因子μ的添加解决了Jacobian矩阵奇异或接近奇异时试探步过长的问题。(2)研究了一种基于代数多项式模型的未知信号拟合方法,并使用递推最小二乘法(RLS)对代数多项式模型的拟合参数进行递推计算,以便获得最优的曲线拟合参数。并分别在没有随机噪声的情况下和有随机噪声影响情况下进行了详细的仿真,仿真结果表明本文研究的曲线拟合方法具有良好的效果。(3)研究了一种基于最速下降法计算拟合曲线过零点的检测方法。根据最速下降法对已拟合好的代数多项式模型曲线进行相邻两个零点的检测,然后根据检测到相两个相邻零点获得待测基波信号的半个周期,进而获得待测基波信号的频率；再根据相邻两个零点的中问点对应的拟合曲线值来获得待测基波信号的幅值；最后根据已获得的待测基波信号的频率和幅值,并结合第一个样本数据即可获得待测基波信号的相位。FIR低通滤波器的设计有效解决了谐波对频率测量结果的影响,为后续电网基波信号的测量奠定基础,由于非线性最小二乘法的频率测量方法只能测量基波频率,无法测量基波幅值和相位,提出了一种基于曲线拟合的电网基波信号检测方法。仿真结果表明在没有随机噪声的情况下和有随机噪声影响情况下,其频率、幅值和相相位的检测精度可达到很高的数量级,完全满足工程实际的要求。
【关键词】：非线性最小二乘 曲线拟合 多项式 基波 FIR滤波器
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM935.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 本文研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 电力系统频率偏差产生的原因11-12
• 1.2.2 电力系统频率偏差的标准12-13
• 1.2.3 频率偏差对电力系统产生的影响13-15
• 1.2.4 电力系统频率测量技术的发展现状15-17
• 1.3 本文所做的工作17-20
• 第二章 FIR低通滤波器的设计20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 线性相位FIR滤波器幅频响应特性20-22
• 2.3 基于神经网络的FIR滤波器设计22-25
• 2.3.1 算法描述22-24
• 2.3.2 算法步骤24
• 2.3.3 仿真设计实例24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于非线性最小二乘法的频率测量26-44
• 3.1 引言26-27
• 3.2 电力信号基础测量模型27-29
• 3.3 最小二乘法原理29-31
• 3.4 非线性最小二乘法31-32
• 3.5 非线性最小二乘法的电力系统频率测量32-36
• 3.5.1 信号模型32-34
• 3.5.2 误差最小值的计算34-36
• 3.5.3 实验仿真36
• 3.6 Levenberg-Marquardt算法的电力系统频率测量36-42
• 3.6.1 信号模型36-38
• 3.6.2 高斯牛顿法公式推导38-40
• 3.6.3 Levenberg-Marquardt算法原理40
• 3.6.4 L-M算法步骤40-41
• 3.6.5 实验仿真41-42
• 3.7 本章小结42-44
• 第四章 基于代数多项式模型的曲线拟合方法44-52
• 4.1 曲线拟合的基本原理44-45
• 4.1.1 曲线拟合的概念44
• 4.1.2 曲线拟合的优劣判断标准44-45
• 4.2 代数多项式模型45-46
• 4.3 代数多项式模型参数的自学习算法46-47
• 4.4 基于代数多项式模型的基波信号拟合实验47-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 待测电网基波参数检测原理研究52-62
• 5.1 代数多项式拟合曲线过零点检测原理52-54
• 5.2 过零点迭代算法的收敛性分析54-55
• 5.3 待测基波测量原理55-56
• 5.3.1 待测基波频率测量55-56
• 5.3.2 待测基波幅值测量56
• 5.3.3 待测基波相位测量56
• 5.3.4 基波参数测量精度56
• 5.4 仿真实验56-61
• 5.5 本章小结61-62
• 总结与展望62-64
• 1 工作总结62-63
• 2 工作展望63-64
• 参考文献64-70
• 致谢70-72
• 附录A (攻读硕士学位期间发表论文目录)72

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本文编号：912184