基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究

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基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究

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毕业论文范文题目：基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究，论文范文关键词：基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究
基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着经济的发展跟国民生活程度的进步，电力体系的牢固运行跟电能品质的程度直接影响着公民经济的发展，尤其是大量电力电子设备跟非线性负荷投入电力网络，电力体系谐波的克制受到了前所未有的挑衅。长期以来谐波分析都是电能品质分析的重点，电网中不仅包含频率是工频整数倍的谐波还包含非工频整数倍的间谐波。在从前的多少十年里，通过国内外专家学者的独特尽力谐波分析这一课题得到了很大的发展，各种算法（此处忽略..）的引入也给谐波分析注入了新的技巧。谐波分析重要从检测电信号的频率、相位、幅值跟功率等参数入手，分析其随时光或频率变更的曲线，正确的谐波参数估计是谐波跟间谐波克制、管理的根据跟前提前提。常用的电力谐波、间谐波参数估计的分析算法重要有傅里叶变换法、小波分析法、神经网络分析法跟空间谱估打算法。他们各有上风跟毛病，所以具体情况具体分析，找到合适的分析算法并加以改进则变得尤为重要。本文（略..）重要从傅破叶变换、小波变换、古代谱估计等多少个方面着手研究电力体系谐波跟间谐波的频谱估计。电网谐波最常用的分析方法是以离散型傅里叶变换(DiscreteFouriertransformation，DFT)为基本的，离散型傅里叶变换(DFT)因为是有限长的运算，在对无穷长的信号进行截断的同时就造成了频谱的“泄漏”，为了进步分析的辨别力，加窗插值算法被引用进来，它是通过增加采样点的原理来（本文此处忽略..）减少泄漏景象，然而并不从基本上解决频谱泄漏的问题。跟着小波实际的发展，呈现了以小波分析实际为基本的谐波分析方法，固然小波实际有其本身的上风，然而它在谐波分析中的利用也存在诸多的不足，比方对信号分解跟重构的运算量很大，运算速度不高；也还是存在频谱泄漏的景象。本文将基于“子空间方法”的超辨别率谱估计实际用于电力谐波、间谐波的频谱分析。以多重信号分类（MultipleSignalC（此处忽略..）lassification，MUSIC）算法做为谐波分析算法，将含有谐波、间谐波的电信号的协方差矩阵进行特点分解，从而得到信号子空间跟噪声子空间，利用其正交特点来断定信号方向。将谐波信号模仿成阵列信号，按照MUSIC算法的原理求解谐波的频谱特点。MUSIC算法直接对信号的谱峰进行搜查，辨别率高，它无需考虑频谱泄漏、栅栏效应等其余算法分析谐波参数时所呈现的局限性。

以上为本篇毕业论文范文基于MUSIC算法的电力谐波、间谐波频谱估计方法研究的介绍部分。

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