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小波神经网络采样算法的实验结果及分析

应急电源系统中的电流信号一般不能直接送到A/D器件的输入端进行转换,而要先经过电流变换和信号调理等预处理。整流器的网侧电流经霍尔电流互感器后,变为有效值为05A 的交流电量,而DSP的接口电压为03V,所以经过信调理电路调整成适合采样的信号。在这里,采用信号调理电路来实现对交流信号的标度变换,同时采取一定的硬件抗干扰和滤波处理措施,网侧电流信号检测的信号调理电路见图1。图中没有画出霍尔电流传感器,该电路包括电阻取样、有源滤波和电位提升电路。其中前置二阶有源滤波电路的截止频率为50kHz,电位提升电路表达式为vout = vref / 2 vin

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针对变流器工作时A相侧电流做了不同实验,为了验证和分析方便,通过RS485通信,把处理前后的数据读入计算机,并图形化显示处理,其中未采用小波神经网络去噪网侧电流采样波形图如图2所示,电流有效值31.5A,总谐波含量2.9%;采用小波神经网络去噪网侧电流采样图见图3,电流有效值31.1A,总谐波含量1.6%。由此可以看出,采用小波神经网络进行网侧电流去噪后,采样到的网侧电流总谐波含量降低,有利于控制系统设计。

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     基于小波神经网络的网侧电流检测算法结构清晰,实现方便,且有很好的稳定性和抗扰性,是一种非常理想的检测方法。




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