ALLIEDAT-PWR4

更新时间: 2023-05-24

**早的检测方法是通过模拟电路实现的，但模拟电路存在只能滤除固定频率的谐波、对频率时变信号的谐波检测误差较大、对元件参数变化十分敏感的缺点，使得其应用受到了限制，随着计算机和电子技术的飞速进步，数字检测算法得到了广泛的发展。根据其发展过程可以将算法分为频域、时域、现代智能控制三类。下面分别介绍这些算法

(1) 傅里叶及其改进算法：传统的傅里叶检测法是将检测电流进行傅里叶变换，从而得到基波和整数次谐波电流。但该方法计算量大、实时性较差，所以衍生出了改进算法，包括快速傅里叶变换、离散傅里叶变换和递归离散傅里叶变换。这三种改进方法在一定程度上提高了检测精度，减少了计算量，但都需要严格的同步采样，限制了其应用。

(2) 卡尔曼滤波器：此算法是以**小均方误差为准则的**线性估计，根据前一个观测数据和**近一个观测数据，利用状态方程和递推方法，对当前过程状态进行实时估计。动态噪声和饱和现象是影响滤波器性能的两个重要因素，如何确定这两个量是应用卡尔曼滤波器的难点。

(3) 基于小波理论的检测法：对检测电流进行小波变换，利用带通特性，将信号分解到各个频率上去，同时保留信号各分量的时间信息。小波检测法对于信号特征量的提取具有很好的特性，但选择小波母函数时，还没有统一的理论依据，有待进一步研究。文献[12]提出基于小波变换的时变谐波检测方法，利用小波变换将时变谐波幅值的估计问题转化为常系数估计, 可以准确检测时变谐波并且具有较快的跟踪速度。

以上三种方法是基于频域的谐波检测法，对于稳定信号的谐波检测有很好的效果，但对于时变和非周期的信号，谐波检测能力就会有所降低，所以就需要基于时域的谐波检测法进行补充。