基于无迹Kalman滤波的基波分量提取

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针对全波Fourier和Kalman滤波算法在提取基波分量时对频率偏移敏感和直流偏移量抑制能力差的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。首先以故障信号的直流偏移量、基波角频率和基波分量作为状态变量,建立信号的非线性状态空间模型。然后采用无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在信号的非线性模型基础上估计出基波分量。此外,滤波算法还能够实时估计出信号的直流偏移量和基波频率。通过多个算例仿真对算法进行验证与测试,仿真结果证实了算法的可行性和有效性。仿真结果表明,算法对频率
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