基于多次波自适应抑制的宽带带通滤波器谐波检测系统设计*

黄瑞祥

(乌兰察布职业学院机电技术系，内蒙古 乌兰察布 012000)

由于大量非线性设备的投入，导致电力系统出现谐波，造成电能质量下降，影响系统安全稳定运行及周围电磁环境。在此种情况下，通常使用带通滤波器解决这一问题，其允许特定频段波通过设备，且屏蔽其他频段设备，可最大程度减少脉动直流电压中的交流成分，使输出电压纹波系数降低，波形更加平滑。滤波器通常包括低通、高通、带通与带阻四种，其结构与参数由于工作频率和频带宽度不同而存在差异。

为更加精准过滤掉滤波器中的谐波，寻求高质量的谐波检测方法势在必行。因此，相关领域专家已经得到了一些较好研究成果。文献[1]提出基于变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)的谐波检测系统，利用VMD 方法将含有谐波的信号分解成一系列本征模态分量(intrinsic mode function，IMF)，再对IMF 分量通过希尔伯特－黄变换方式获得每个IMF 分量的瞬时频率与幅值。但是该方法在实际应用中发现存在检测误差偏大问题。文献[2]利用改进的小波神经网络对谐波进行检测，并设计谐波检测系统。对于神经网络原始值设置不当造成的网络收敛速度慢问题，提出自相关修正的优化方法，改善神经网络性能；利用附加动量项的训练方法平滑权值学习路径，避免网络训练陷入局部最小，提高谐波检测精度，但是该方法耗时较长，无法长期应用。

上述两种方法虽然能够完成谐波检测，但是并没有考虑多次波抑制问题，如果不能有效抑制多次波，会导致有效信息损伤，影响检测结果。为此，本文在多次波抑制前提下设计一种宽带带通滤波器谐波检测系统。通过对多次波进行自适应抑制，解决了盲信号分离问题，避免有效信息损伤和丢失，再利用基于傅里叶变换的谐波检测方法，完成系统算法设置；并针对该算法分别设计系统硬件与软件模块。

1 滤波器谐波检测系统设计

1.1 系统硬件设计

由于宽带带通信号量巨大，对于谐波检测系统而言，数据处理性能至关重要，以此满足谐波检测时大量实时计算需求[3]。因此，为实现高效检测，利用SM2270 芯片[9]当作核心处理器。其支持16 通道闪存，每个通道8 个CE，总计128 个，兼容包括QLC 在内的各种闪存，还支持NVMe 1.3、端到端数据保护、DRAM/SRAM ECC 错误校验、LDPC 纠错、可编程RAID 等各种高级特性，可以与嵌入式系统相互配合共同构建谐波检测系统。本文将该系统分为数据采集、数据处理与人机交互三个模块。

谐波检测系统首先为数据采集部分，通过电压和电流互感器将初始信号进行比例缩减，获得满足需求的弱电小信号，采用调理电路做滤波与调幅，消除干扰信号，获得稳定的小电流与小电压。但是这时的小信号均属于模拟信号，而主控制器只能对数字信号进行处理，所以需要做A/D 转换[4]，在硬件整体结构中加入锁相环即可实现整周期同步采集。

完成数据采集后进入数据处理模块，将基于多次波自适应抑制的谐波检测程序编入主控制器中，通过主控制器强大的数据处理性能获取检测结果，同时利用储存与通信接口储存与传输检测结果。

最后设计人机交互模块，用户利用按键与显示屏的接触功能完成有关操作。例如点击开始图标能够开启谐波检测功能，点击上传图标即可实现数据传输。

(1)数据采集模块

谐波检测通常是在弱电基础上完成的，但本文研究对象属于强电信号，因此必须利用电压或电流互感器进行转换，实现强弱电分离。为达到这一目标，应选择体积小、精度高的互感器。本文采用SPT204A 电压互感器[5]，它能够直接在印刷电路板中焊接安装，采集范围广，机械性能较高，对外界环境适应性较强，具备优越的安全性能。其性能参数如表1 所示。

表1 电压互感器性能参数表

经过互感器处理之后的信号通常都会存在微弱干扰，必须对其进行一定处理才可以进入电路中。本文通过调理电路来实现信号处理。调理电路就是将待检测信号经过放大、滤波等一系列操作后变换为采样设备可以识别的标准信号。

由于当实际宽带带通滤波器工作过程中，谐波含量与成分是无法预测的，其中可能包含一些高频扰动，为有效检测出谐波，通常将采集频率设置成固定数值，符合采集规律即可。但由于高频干扰影响，无法满足采集规律，造成频谱混叠现象，影响检测效果。此时需要利用如图1 所示的滤波电路来消除这些扰动[6]。本文通过构建滤波电路来消除干扰，利用式(1)计算出其截止频率:

图1 滤波电路图

式中:f截止的数值取决于所检测谐波的最高次数。

(2)数据处理模块

该系统利用三星公司研发的S5P4418 芯片，是在Cortex－A9 四核架构基础上打造的，其整体性能较高，利用32 位指令集与28 nm HKMG 低功耗制作手法[7]，主频高达1.4 GHz，具有6.4 Gbyte/s 的储存带宽，当处理较大数据时优势明显，适用于本文提出的傅里叶变换算法。

其主要特点如下:

可提供3D 图形处理功能，支持多类显示接口，实现高清显示，便于人机交互设计；

支持多种通信方式，具备高速接口，便于信息传输；

自带电源管理系统，降低功耗，提高系统易用性；

多通道支持内存数据传输，省去CPU 参与，提高工作效率，同时方便数据储存和处理。

1.2 硬件与软件的调用关系

硬件与软件是构成一个完整系统必不可少的两部分，硬件是软件工作的基础，而软件则是硬件实现功能的途径，二者相互依存。本文结合硬件各部分功能，对软件程序进行设计。

操作系统是系统的基础软件，它能够控制、管理所有硬件资源，是硬件和软件的接口，所有计算机必须在硬件模块基础上加载对应的操作系统之后，才可以确保计算机系统协调运作。本文搭建的软件系统为Linux，其具有稳定、高效、资源丰富等优势，可使用多种语言对其开发，所以它是理想的软件开发平台。

硬件模块具备驱动程序后，应用程序便可以对硬件各部分进行操作，针对应用程序而言驱动程序为其去除了对硬件设备的细节处理。应用程序、驱动程序以及硬件设备之间存在的调用关系如图2 所示。

图2 调用关系图

为满足基于多次波抑制的谐波检测算法需求，设置如上检测系统，该系统能够完成宽带带通滤波器的高效精准检测。

2 基于多次波自适应抑制的滤波器谐波检测软件算法设计

2.1 多次谐波自适应抑制

假设利用多次波预测方法获得的预测多次波表示为Mp，为去除Mp与实际多次波M之间的不同子波因素，使用二阶统计量[9]的子波预测方法，获得下述子波校正滤波器:

式(3)中，W(ω)表示一个窗函数，*为复数共轭，⊗为卷积运算符号。

式(3)中的分子描述频域信号，与时域中观测信号X以及预测多次波Mp的加窗处理信号相对应；分母则为频域信号，是Mp的自相关加窗处理后获得信号。

通过式(3)获得子波校正滤波器[10]输出的经过校正的预测多次波:

在去除子波因素后，将新的预测多次波近似表示为:

式中:a为尺度系数，为抑制信号X中的多次波，将下述二阶统计量能量函数进行最小化处理:

由上述公式能够看出，多次波自适应抑制问题实质上就是源信号与观测信号的盲信号分离问题。由于峰度对信号中较高的值太过敏感，因此需求取范数，过程如下:

式(7)中，N为信号采样长度，qi为与信号y相对的振幅归一化信号，其计算公式为:

此外，我国的其他法律以及法律解释对隐私法做了相应的规定。未成年保护法中规定了对未成年人的隐私保护。未成年保护法第31条明确规定：对任何组织或者个人不得披露未成年人的个人隐私。2009年颁布的《侵权责任法》第2条规定，侵害民事权益，应当依照本法承担侵权责任。该法律将隐私权包含在民事权益中，是我国法律正式确定隐私权的概念。

利用最大化高阶统计量的能量函数来实现多次波自适应抑制，结果为:

2.2 谐波的参数指标分析

基于多次波自适应抑制结果，可结合各类因素综合分析谐波对电力系统的影响程度。在谐波检测过程中，涉及到的关键指标参数包括谐波含量、谐波含有率与谐波畸变率[11]。

谐波的电压与电流含量UH、IH分别表示为:

式中:Un表示第n次谐波电压的有效值，In表示第n次谐波电流的有效值，m为谐波出现次数。n次谐波电压含有率HRUn与n次谐波电流含有率HRIn各描述为:

式中:Ui与Ii是任意的电压和电流变量。

结合上述谐波参数指标，确定谐波特性，才能有效完成宽带带通滤波器的谐波检测。

2.3 谐波检测的实现

通过对多次波的抑制与参数指标分析，本文利用傅里叶变换方法对谐波进行检测。则谐波检测的傅里叶变换表示为:

针对周期为T的非正弦信号x(wt)，在符合狄里赫利情况下，可进行傅里叶级数分解[12]:

由此可得出，信号的傅里叶变换即将该信号分解为频率各异的基本信号形式，若这些信号通过叠加依旧能够组成原始信号，则该组基本信号的叠加和即为初始信号的傅里叶变换。通过这种变换能够准确检测出滤波器中存在的谐波。

3 仿真实验设计与数据分析

3.1 不同系统的谐波信号检测准确性对比测试

为测试不同系统的宽带带通滤波器谐波检测准确率，本节实验利用所提系统、文献[1]系统、文献[2]系统检测不同系统的谐波信号。图3 为实际谐波信号波形图。

图3 实际谐波信号波形图

由图4 的实验输出结果可知，文献[1]系统与文献[2]系统检测出的谐波信号与实际情况具有较大差别，均出现了谐波丢失问题。相比之下，本文所设计系统的谐波检测结果与真实谐波的幅值波形图完全一致，说明所设计系统的谐波检测精度优于传统系统，谐波检测过程信号无信号丢失问题。

图4 实际谐波信号波形图

3.2 不同系统的谐波频率检测与谐波幅值检测对比结果

经过文献[1]系统、文献[2]系统与本文系统检测后，获得的谐波频率、幅值情况如表2、表3 所示。

表2 不同系统谐波频率检测值表

表3 不同系统谐波幅值检测表

由表2 和表3 可以得出，本文设计的系统可以精准检测出周期信号所包含的谐波幅值、频率等参数，检测误差最小。由此可知，多次波抑制能够提高谐波检测的准确性，避免有效信号丢失。

3.3 所设计系统的电流跟随效果

以输入信号是80 Hz 的正弦基波为例，假设输入A 相的电流信号为:

当采样频率为20 kHz 时，信号初始波形如图5所示。

图5 电流信号初始波形图

利用该电流信号的初始波对本文系统的电流跟随性进行测试，结果如图6 所示。系统检测的电流波动与初始电流信号波动越接近，说明系统的跟随性能越好。

图6 系统跟随性测试图

图6 中可以看出，检测出来的滤波器信号与初始信号波形几乎完全相同，只是存在一个周期的延迟。主要原因是检测算法在第一个周期时设置的初始值为零，经过了一个周期的检测，即可跟踪检测信号。

4 结论

为提高电力系统运行稳定性，本文在多次波自适应抑制基础上利用傅里叶变换算法对宽带带通滤波器进行谐波检测，并针对该方法设计检测系统。仿真实验证明了该系统可准确检测出谐波频率与幅值等参数，同时具备良好的信号跟踪性能。但是由于时间和实验条件的限制，该系统仍存在不足，与实际应用会有一定差别，需要在今后研究中进一步完善，增加一些干扰措施，提高系统鲁棒性，优化数据处理程序，满足系统实时性要求。