为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸...为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.展开更多
随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性...随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性能的制约,导致系统存在谐波检测精度与响应速度之间的矛盾,滤波效果往往受到限制。因此,采用一种基于LMS自适应滤波器的HAPF控制策略,解决了动静态性能无法兼顾的问题。最后设计了一个在输入电压为220 V、额定频率50 Hz、谐波源为三相整流器带可变负载的系统,并利用Matlab/Simulink验证该方案的正确性,研究结果表明,基于LMS自适应滤波器的HAPF控制器滤波效果良好,准确性和实时性较强,能够显著提高系统的控制性能和抗干扰能力,具有广阔的应用前景。展开更多
针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权...针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。展开更多
文摘为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.
文摘随着电力电子设备广泛应用于工业生产的各个领域,电网受到谐波污染的问题日益严重,混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)作为一种有效的谐波抑制手段,受到了广泛关注。然而传统谐波电流检测算法需要受到低通滤波器(LPF)性能的制约,导致系统存在谐波检测精度与响应速度之间的矛盾,滤波效果往往受到限制。因此,采用一种基于LMS自适应滤波器的HAPF控制策略,解决了动静态性能无法兼顾的问题。最后设计了一个在输入电压为220 V、额定频率50 Hz、谐波源为三相整流器带可变负载的系统,并利用Matlab/Simulink验证该方案的正确性,研究结果表明,基于LMS自适应滤波器的HAPF控制器滤波效果良好,准确性和实时性较强,能够显著提高系统的控制性能和抗干扰能力,具有广阔的应用前景。
文摘针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。
