更新日期: 2025-03-03

交流电力功率智能传感器中信号处理的相关性分析

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交流电力功率智能传感器中信号处理的相关性分析 4.4

基于相关性分析,提出了一种适合于交流电力智能传感器的功率测试方法,并将其与传统的定义法进行了分析、比较,指出在不增加任何额外硬件开销和计算量的情况下,相关性分析法能有效抑制采集信号中干扰的影响,从而简化系统、降低成本、提高实时性等测试性能。试验表明,相对于定义法,相关性分析法可减少约2倍用于分析的采样点数,干扰幅值的要求从小于信号幅值的3%可放宽到信号幅值的12%。

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交流电压智能传感器中信号处理的相关性分析

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针对交流电压智能传感器中重要却难测的电力参数电压有效值u、初相位θ,提出了相关性分析方法和利用误差最小均方法对第一个采样点(0)的估计及其对测试精度的影响,并将它们与传统的定义法进行了分析、比较,指出相关性分析法能有效降低采集信号中干扰的影响,基于误差最小均方法的(0)估计能显著提高θ的测试精度,从而降低对电路性能的要求,简化系统,降低成本,提高测试性能。实验表明:相对于定义法,相关性分析法并结合基于误差最小均方的(0)估计可降低采样频率近3倍,信号中干扰幅值的要求从远小于信号幅值的3%可放宽到信号幅值的12%。

交流电力功率智能传感器粗信号处理 交流电力功率智能传感器粗信号处理 交流电力功率智能传感器粗信号处理

交流电力功率智能传感器粗信号处理

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为提高交流电力功率性能指标的测试精度和实时性,基于相关性分析和最小二乘误差理论,研究了交流电力智能传感器的粗信号处理方法.采用最小二乘特征参数法,对交流电压和电流值的初始采样点进行估算,获得了电力功率参数.在此基础上,将最小二乘特征参数法与相关分析法进行了比较,给出了基于相关分析法和最小二乘特征参数法进行功率测试的运算量公式,并分析了运算的复杂度.实验结果表明,当干扰幅值从信号幅值的3%放宽至12%时,基于最小二乘特征参数法的粗信号处理方法与现有方法相比,其计算工作量可减少49.4%,测试误差减少了2/3,同时降低了系统的信/噪比要求.

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为了保证交流电电力功率测试的精度和及时可靠,本文阐述了智能传感器的粗信号在交流电力测试中的处理方法。以误差的平方和最小为准则根据观测数据估计线性模型为根据,使用最小二乘特征参数法,估算了交流电的电压和电流值的初始采样点,可以得到交流电力的功率参数。

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程操

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