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机器人（2010年）15:473-477Iasarob2010

Doi10.1007-S10015-010-0848-X

原文

文斌林.华恩.康蒋国荣

陈建安

在失真信号中用LabVIEU检测强大的复杂扩展卡尔曼滤波器的实现

收到：2010年6月8日/接受：2010年6月23日

摘要: 本文提出了基于PC的LabVIEW软件作为开发强大的复杂扩展卡尔曼滤波器（RCEKF）算法的软件。电力系统电压信号参数的蚀刻所用的硬件是一张取样卡和一张数据采集卡（DAQ），从外部系统中提取数据到PC，该程序将用RCEKF计算电压信号的分布、频率和相位，并验证RCEKF的性能。应用函数信号发生器的电压信号来验证该算法的可行性。这一应用也在台湾的电力公司（TPC）溪州的第二大变电站使用。

关键词：基于LabVIEW软件的复杂卡尔曼滤波器强大算法计算电压失真信号

1介绍

电压信号的参数包括幅度、相角和频率。参数估计的准确性是电力系统运行中的一个重要问题。文献资料1，2显示了这些类型。

W．B．林先生

台湾云林国立云林科技大学工程科技研究生院

H．K．蒋先生

国立云林科技大学电器工程系，云林640，台湾电子邮件：Chianghkkyuntechedu.tw.

K．R．时先生

台湾云林国立台湾大学电气工程系.

C．A．陈先生

台湾中华汽车研究与测试中心电子车辆与系统验证组研发部

这项工作是在2010年2月4日至6日在日本大田市举行的第15届国际人工生命和机器人研讨会上部分介绍的。

在一般的信号估计应用中，与扩展卡尔曼滤波器一起使用的状态变量是实际类型和复杂类型。然而在实际应用中，如果信号出现故障，前一种方法只会产生估计值。测量值和估计值的音高将在整个跟踪时间内逐渐增加。因此，为了避免这些缺陷，提出了复杂的扩展卡尔曼滤波，并应用于电压失真信号参数的估计。在滤波过程中，复杂的扩展卡尔曼滤波只在方程的线性部分考虑。当参数不正常时，方程的非线性部分有时会产生很大的影响。

根据黄和时所说的，如果系统中有不寻常的信号，数量的变化会导致估计值和最优值之间的误差。此条件将导致一个变量状态，它不会导致最优解，也不可能准确地估计参数。

为了解决这一问题，黄和时提出了一个强大的计算方法，建模扩展卡尔曼滤波器。这可以是一个电力系统的状态估计应用，并导致一个合理有效的仿真。然而，平稳复杂扩展卡尔曼滤波器计算方法由具有固有特征的指数函数组成，即Exp（Oxyk-Hxk）。本应用程序的意义是，测量值和估计值之间的差额越大，估计滤波效果越差。本文提出了一种具有复杂的扩展卡尔曼滤波的强大计算方法，以提高信号估计的性能。在文献3—14中，信号估计仅在仿真阶段应用，但这种方法在实际测量中很少使用。因此，在实际的验证任务中没有单独的算法是有用的。

基于PC的LabVIEW软件经常应用于电力系统。因此，我们使用LabVIEW的图形控制软件，用强大的复杂扩展卡尔曼滤波器来完成一个程序。该程序用于实际测量如下。首先，正弦波是由函数信号发生器产生。其次，给出了昌华县TPC溪州第二大变电站的电压信号。这些事实可以用来验证算法在实际情况下的实测中的实用性。这篇文章的组织形式如下。第1节作了简要介绍。第2节描述了拟议的稳健复杂卡尔曼滤波器中使用的模型和Algo-rithms。第3节报告了用来验证第3节中提出的算法的一些实际测量。最后，在第5节我们得出了一些具体的结论，并指出了今后的研究方向。

在正常情况下测量值函数的计算将是一个错误。因此，当测量值发生扭曲时，创新向量的绝对值就会增加。这个结果将导致指数函数的值被减少，这可以帮助减小重量值。它还可以降低失真测量价值对估计的影

响。图1显示了用于编辑强大复杂扩展卡尔曼滤波器方程的软件LabVIEW。

2 强大的复杂扩展卡尔曼滤波器的数学分析

第一步：输入改变时间的信号测量值Yk，状态变量X0的初值以及误差协方差P0和R0.

第二步：时间K=0时开始跟踪。

第三步及第四步：状态估计。

第五步：测量误差协方差。

在这种情况下，Eyk-Hxk-1是一个复杂的指数函数。如果它是一种真正的样式，则指数函数是

Eyk-Hxk-1.

第六步：开尔曼计算正在显示，然后更新。

第七步：状态滤波。

第八步：要判断时间值K，我们得看是否有更大的设定时间。如果时间值小于此值，则继续跟踪下一个时间点。如果那个时间点大于这个值，那么跟踪就结束了。

强大的复杂扩展卡尔曼滤波器是在步骤5中使用wk控制卡尔曼增益值的一种方法。它可以抑制任何不准确的测量值或不寻常的参数，从而改变总估计过程的效果。当一些不寻常的测量发生时，很明显，Yk的测量值发生了显著的变化。然而，状态变量的预测并没有检测到异常的测量值，在正常情况下测量值函数的计算将是一个错误。因此，当测量值发生扭曲时，创新向量的绝对值就会增加。这个结果将导致指数函数的值被减少，这可以帮助减小重量值。它还可以降低失真测量价值对估计的影响。图1显示了用于编辑强大的复杂扩展卡尔曼滤波器方程的软件LabVIEW。

3 数值的仿真及结果

我们应用了强大的复杂扩展卡尔曼滤波器的程序，这是基于强大的复杂扩展卡尔曼滤波器在LabVIEW的应用。我们将其用于下列实际测量的三种情况。

首先，它给出了正弦波函数信号发生器；其次，它提供了昌华县TPC溪州第二大变电站函数信号发生器第一个实例中的波形，这个信号可以改变其幅度和频率值。我们建议正弦波形式测试信号频率为60赫兹，幅度为1伏。这些参数的修改可通过函数信号发生器的旋钮。而昌华县TPC溪州第二大变电站的电压信号测量数据可由Eq.2提供。一些信号测量的不同的应用结果由下面给出。

情况1：正弦波函数信号发生器的测量

1 信号幅度改变

图2显示函数生成器以正弦波形式提供信号。这个信号的频率是59.99赫兹，而这个频率是1。2005年5月5日。在变化后，它的温度是0.625伏，从0.97度到1.1度。图3显示，函数生成器从0.6到1.6秒提供正弦波形式。图4显示了我们提出的方法的求和图。估计值为1.041伏乘以0。在变化前6秒，相对误差为0.86%。估计值为0.624伏，相对误差为0.16%。估计的响应时间是0.7秒。

2 信号频率改变

图5显示功能发生器提供正弦波形式。这个信号的频率是60.04赫兹，而这个频率是伏。它的频率变化是从1.19秒到1.40秒。图6显示，函数生成器将正弦波形式从0.7减至1.7。图7显示了我们提出的方法的频率估计图。频率估计在频率变化时突然振荡，然后它又恢复到信号频率。在图7中的频率变化之前，频率估计值为60.032赫兹，而这接近图6显示函数生成器频率的值60.04赫兹。图7之间的相对误差和图6是0.13%。在频率变化后，估计频率值为57.06赫兹，为1.6秒。功能发生器的信号频率为57赫兹，为1.6秒。因此，在1.6秒处有0.06赫兹的误差。

情境2：昌华县TPC溪州第二大变电站的电压信号测量

我们在昌华县TPC溪州第二大变电站进行了实际测量。我们通过PT（6600/115伏）的转换，测量了在BUS区的11.4千伏信号总线（单相为66千伏）电压信号。测量的点如图8所示。图9-11是一相频率、相角和相角测量的估计图。频率的估计值是60.21赫兹。幅度估计数值为160.2伏。示波器中显示的电压比例是转换后的160伏。估计值和示波器显示值非常相似。相角的估计值约为-129.5度。

图1强大的复杂扩展卡尔曼滤波的程序方程图

（v）

幅度（V）

1.1

[0.5]

0.8. 0.5

[0.6] [1.0] [1.6]

时间（S）

图2示波器显示功能发生器的波形图 图4我们提出的方法的估计图

幅度 幅度

幅度（V）

1.5

0

-1.5

0.6 1.0 1.6

时间（S）

图3从0.6秒显示的功能发生器信号波形式	图5示波器显示功能发生器的波形图
到1.6秒图

幅度（V） 频率（f）

1.5 70

0 60

1.5 50

0.8 1.2 1.6 0.0 0.2 0.5

时间（s） 时间（s）

图6从0.7s到1.7s的函数发生器信号波形图 图9我们提出的方法的频率估计图

图7我们提出的方法的频率估计图 图10我们提出的方法的估计图

图8溪州第二大变电站的单行图 图11我们提出的方法的频率估计图

4 总结

文献中只出现了软件信号参数的仿真。我们已经提出了利用强大的复杂扩展卡尔曼滤波器的程序编辑的LabVIEW软件。我们可以使用系统的状态变量来跟踪估计参数，频率和相位角度。因此，我们可以检测信号是否失真。通过在昌华县TPC溪州第二大变电站的实际测量，以函数信号生成器产生的正弦波形式，证明了该结构的可跟踪信号参数的可行性。

这一工作得到了中国台湾国家科学委员会的支持。

参考文献

1. Tadeusz L, Jacek R (1977) Real-time determination of power system frequency. IEEE Trans Instrum Measurement 46(4):877–881
2. Nishiyama K (1997) A nonlinear filter for estimating a sinusoidal signal and its parameters in white noise: on the case of a single sinusoid. IEEE Trans Signal Proc 45:970–981
3. Dash PK, Panda RK, Panda G

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