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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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%。
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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