输出滤波器的计算

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goertzel算法原理

goertzel算法原理

goertzel算法原理Goertzel算法是一种用于计算数字信号中特定频率成分的算法。

它是一种在时域上运行的算法,用于在数字信号中检测离散频率的存在。

该算法使用了数字滤波器和离散傅里叶变换的思想,能够快速、高效地计算出每个给定频率成分的幅度。

Goertzel算法的原理如下:1.预处理阶段:首先对原始信号进行采样和量化,将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

通常使用一个抽样频率为Fs的周期采样原始信号。

2. 初始化参数:设置Goertzel算法的参数,包括目标频率f,采样频率Fs,信号的长度N等。

3.计算常数:根据目标频率f和采样频率Fs计算出滤波器的系数。

这个常数是通过公式计算得到的,可以用于计算滤波器的的输入值。

4.滤波器计算:通过使用差分方程的方法,按照采样的顺序,对输入信号进行滤波计算,以得到输出的滤波器响应。

5. 幅度计算:根据滤波器的输出结果,计算出指定频率成分的幅度。

对于目标频率f的Goertzel算法,可以使用如下公式计算:Sn = 2 * cos(2πf/Fs) * Sn-1 - Sn-2 + XnXn是输入信号的一个采样值,Sn-1和Sn-2是前两个滤波器的输出结果。

6.结果输出:根据计算得到的幅度值,可以判断该信号中是否存在目标频率成分,并根据幅度大小确定目标频率的强度。

Goertzel算法的优点是效率高,计算速度快。

由于该算法是基于差分方程的计算方法,与传统的傅里叶变换算法相比,它不需要对整个信号进行频域变换,只需对信号中指定的频率进行计算。

这使得Goertzel算法非常适合于实时应用,如语音识别、调制解调器等。

然而,Goertzel算法存在一些局限性。

首先,它只能计算单个离散频率的幅度,无法同时检测多个频率的成分。

其次,它对计算频率的精度有一定限制,通常需要进行一些取整处理。

此外,由于需要维护滤波器的状态量,Goertzel算法的硬件实现相对复杂。

总结起来,Goertzel算法是一种在数字信号中计算特定频率成分的算法。

滤波器系数计算——C语言

滤波器系数计算——C语言

一阶滤波器系数计算frequency = Cutoff frequencygain = Linear Gainfs = Sample RatePI = π低通A1 = Pow(2.7,(-2 * PI * frequency/fs)) B0 = gain * (1.0 - A1)B1 = 0高通A1 = Pow(2.7,(-2 * PI * frequency/fs)) B1 = (1.0 + A1) * 0.5 * gainB0 = -B1全通A1 = Pow(2.7,(-2 * PI * frequency/fs)) B0 = -gain * A1B1 = gain二阶IIR滤波器系数计算This document shows how to calculate B0, B1, B2, A1, and A2 for various IIR filter types Sin = sine, Cos = cosine, Tan = tangent, Sinh = hyperbolic sine, Log = base 10 logarithmParametric EQ CalculationValues from Control:boost (boost of filter)frequency (center frequency)Q (Q of filter; must be greater than or equal to 0.01)gain (linear gain applied to the signal)Fs (sample rate of project)In the case that boost = 0,gainlinear = 10(gain / 20)B0 = gainlinearB1 = 0B2 = 0A1 = 0A2 = 0If boost is not 0,Create 5 new variables: a0, omega, sn, cs, alpha, AxAx = 10(boost / 40)omega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)alpha = sn / (2 * (Q))a0 = 1 + (alpha / Ax)A1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - (alpha / Ax)) / a0gainlinear = 10(gain / 20) / a0B0 = (1 + (alpha * Ax)) * gainlinearB1 = -( 2 * cs) * gainlinearB2 = (1 - (alpha * Ax)) * gainlinearTone ControlValues from Control:Freq_T (treble cutoff frequency)Boost_T (treble boost)Freq_B (bass cutoff frequency)Boost_B (bass boost)Fs (sample rate of project)Boost_T = 10(Boost_T / 20)Boost_B = 10(Boost_B / 20)A_T = Tan(PI * Freq_T / Fs)A_B = Tan(PI * Freq_B / Fs)Knum_T = 2 / (1 + (1 / Boost_T))Kden_T = 2 / (1 + Boost_T)Knum_B = 2 / (1 + (1 / Boost_B))Kden_B = 2 / (1 + Boost_B)a10 = A_T + Kden_T b10 = A_T + Knum_Ta11 = A_T - Kden_T b11 = A_T - Knum_Ta20 = (A_B * Kden_B) + 1 b20 = (A_B * Knum_B) - 1a21 = (A_B * Kden_B) - 1 b21 = (A_B * Knum_B) + 1a0 = a10 * a20A1 = ((a10 * a21) + (a11 * a20)) / a0A2 = a11 * a21 / a0gainlinear = 10(cell_gain / 20)B0 = (b10 * b20) / a0 * gainlinearB1 = ((b10 * b21) + (b11 * b20)) / a0 * gainlinearB2 = (b11 * b21) / a0 * gainlinearFor double 1st Order Filter cells, simply use 2 Cascaded 1st Order FiltersAll PassValues from control:frequency (center frequency)Q (Q of filter)gain1 (linear gain)fs (sample rate of project)gain1 = 10(gain / 20)omega = 2 * PI * frequency / fssins = Sin(omega)coss = Cos(omega)alpha = sins / (2 * Q)norm = 1 + alphaB0 = gain1 * (1 - alpha) / normB1 = gain1 * ( - 2 * coss) / normB2 = gain1 * (1 + alpha) / normA1 = - 2 * coss / normA2 = (1 - alpha) / normNotch FilterValues from control:frequency1 (center frequency)Q (Q of filter)g (gain)fs (sample rate of project)omega = frequency1 * 2 * System.PI / fsdeltaomega = omega / Qb = 1 / (1 + Tan(deltaomega / 2))gain = 10(g / 20)B0 = gain * bB1 = gain * ( - 2 * b * Cos(omega))B2 = gain * bA1 = - 2 * b * Cos(omega)A2 = (2 * b - 1)frequency (cutoff frequency; must be 1 Hz or greater)gain (linear gain)ripple (ripple of filter; must be 0.1 or greater)Fs (sample rate of project)wp = (2 * PI * frequency) / FsOmegap = Tan(wp / 2)epass = (10(0.1 * ripple) - 1)0.5alpha = (0.5) * Log(1 / epass + (1 / (epass2 + 1))0.5 Omega0 = Omegap * Sinh(alpha);theta = (PI / 4) * 3Omega1 = Omegap * Sin(theta)H0 = (1 / (1 + epass2))0.5Den = 1 – (2 * Omega0 * Cos(theta)) + Omega02 + Omega12G = (Omega02 + Omega12) / DenA1 = (2 * (Omega02 + Omega12 - 1)) / DenA2 = (1 + (2 * Omega0 * Cos(theta)) + Omega02 + Omega12) / Den B0 = H0 * G * 10(gain / 20)B1 = B0 * 2B2 = B0frequency (cutoff frequency; must be 1 Hz or greater)gain (linear gain)ripple (ripple of filter; must be 0.1 or greater)Fs (sample rate of project)wp = (2 * PI * frequency) / FsOmegap = 1 / Tan(wp / 2)epass = (10(0.1 * ripple) - 1)0.5alpha = (0.5) * Log(1 / epass + (1 / (epass2) + 1))0.5Omega0 = Omegap * Sinh(alpha)theta = (PI / 4) * 3Omega1 = Omegap * Sin(theta)H0 = (1 / (1 + (epass2)))0.5Den = 1 - 2 * Omega0 * Cos(theta) + (Omega02) + (Omega12)G = ((Omega02) + (Omega12)) / DenA1 = ( - 2 * ((Omega02) + (Omega12) - 1)) / DenA2 = (1 + 2 * Omega0 * Cos(theta) + (Omega02) + (Omega12)) / Den B0 = H0 * G * (10(gain / 20))B1 = - B0 * 2B2 = B0First Order type (the type of filter, can be lowpass, highpass, or allpass) g (the linear gain)fs (the sample rate of the project)1st Order Butterworthgain = (10(g / 20))omega, sn, cs, alpha, a0omega = 2 * PI * frequency / fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)a0 = sn + cs + 1;For a First Order lowpass…A1 = (sn - cs - 1) / a0B0 = gain * sn / a0B1 = gain * sn / a0For a First Order highpass…A1 = (sn - cs - 1) / a0B0 = gain * (1 + cs) / a0B1 = - gain * (1 + cs) / a0For a First Order allpass…A1 = (2.7( - 2 * PI * frequency / fs))B0 = - gain * A1B1 = gaingain (the linear gain)Fs (the sample rate of the project)2nd Order LOWPASSomega, sn, cs, alpha, a0;omega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)alpha = sn / (2 * (1 / (2)0.5))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = (1 - cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = B1 / 2B2 = B02nd Order HIGHPASSomega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)alpha = sn / (2 * (1 / (2)0.5))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = -( 1 + cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = - B1 / 2B2 = B0Linkwitz-Riley – 36 dB/oct = 2 cascaded 3rd order butterworths3rd order butterworth is implemented by cascading a “HigherOrder” + 1st order 1st Filter: [HigherOrder] orderindex = 3, i = 02nd Filter: 1st Order Butterworth3rd Filter: [HigherOrder] orderindex = 3, i = 04th Filter: 1st order Butterworthfrequency (the cutoff frequency)gain (the linear gain)Fs (the sample rate of the project)orderindex (described above… changes based on type)i (described above)LOW PASS HIGHER ORDERomega, sn, cs, alpha, a0 , orderangleomega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)orderangle = (PI / orderindex) * (i + 0.5)alpha = sn / (2 * (1 / (2 * Sin(orderangle))))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = (1 - cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = B1 / 2B2 = B0HIGH PASS HIGHER ORDERomega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)orderangle = (PI / orderindex) * (i + 0.5)alpha = sn / (2 * (1 / (2 * Sin(orderangle))))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = -( 1 + cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = - B1 / 2B2 = B0Linkwitz-Riley – 48 dB/oct = 2 cascaded 4th order butterworths4th order butterworth is implemented by cascading 2 2nd “Higher Order” using equations shown above.1st Filter: orderindex = 4, i = 02nd Filter: orderindex = 4, i = 13rd Filter: orderindex = 4, i = 04th Filter: orderindex = 4, i = 1Butterworth 12 dB/oct = One 2nd order butterworthButterworth 18 dB/oct = One Higher order butterworth + One 1st Order Filt 1: [HigherOrder]: orderindex = 3, i = 0Filt 2: 1st Order butterworthButterworth 24 dB/oct = 2 Higher order butterworthsFilt 1: orderindex = 4, i = 0Filt 2: orderindex = 4, i = 1Bessel 12 dB/oct = One 2nd order Besselfrequency,gain,FsLow Pass Besselomega, sn, cs, alpha, a0omega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)alpha = sn / (2 * (1 / (3)0.5))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = (1 - cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = B1 / 2B2 = B0High Pass Besselomega = 2 * PI * frequency / Fssn = Sin(omega)cs = Cos(omega)alpha = sn / (2 * (1 / (3)0.5))a0 = 1 + alphaA1 = -( 2 * cs) / a0A2 = (1 - alpha) / a0B1 = -( 1 + cs) / a0 * (10(gain / 20))B0 = - B1 / 2B2 = B0Bessel 18 dB/oct = one 2nd order Bessel + One 1st order Butterworth Bessel 24 dB/oct = Two 2nd order Besels。

signal.butter 滤波器的计算的公式

signal.butter 滤波器的计算的公式

信号滤波是数字信号处理领域中的重要内容,它可以有效地消除噪音和干扰,提高信号的质量和可靠性。

而 signal.butter 滤波器作为一种常用的数字滤波器,在实际应用中具有广泛的使用价值。

本文将从signal.butter 滤波器的计算公式入手,深入探讨其原理、应用和优缺点,以帮助读者更好地理解和应用这一主题。

一、signal.butter 滤波器的计算公式signal.butter 函数是 Python 中 scipy.signal 模块中的一个函数,用于设计数字 Butterworth 滤波器。

它的计算公式如下:```pythonb, a = signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False,output='ba', fs=None)```其中,参数含义如下:- N:滤波器的阶数,代表滤波器的复杂度,对应于滤波器的极点个数。

- Wn:归一化的截止频率,取值范围为 0 < Wn < 1,对于数字滤波器而言,截止频率 Wn 实际上代表了模拟滤波器的截止频率除以采样频率的一半。

- btype:滤波器的类型,可选值为 'low'、'high'、'bandpass'、'bandstop',分别代表低通、高通、带通和带阻滤波器。

- analog:是否为模拟滤波器,如果为 True,则设计模拟滤波器;如果为 False,则设计数字滤波器。

- output:输出类型,可选值为 'ba'、'zpk'、'sos',分别代表输出传递函数系数、零极点、二阶级联滤波器表示。

- fs:采样频率,用于指定数字滤波器的采样频率。

根据以上计算公式,我们可以灵活设置滤波器的阶数、截止频率、类型等参数,根据实际需求来设计滤波器,以实现对信号的滤波处理。

滤波器的设计及参数值在线计算

滤波器的设计及参数值在线计算

一、低通滤波器的设计及参数值在线计算图1所示是一个低通通滤波器,它的截止频率如下公式所示:公式1图1图2是实用的低通滤波器电路,它使用通用运算放大器(运放)接成单电源供电模式,简单易行。

图中C2为足够大的电容器,所谓足够大是指C2和R2的时间常数要远小于R1和C1的时间常数,图中为10U。

该电路通带内的电压放大倍数为R1/R2,若R1=R2则放大倍数为1。

该电路截止频率有R1,C1的时间常数决定,满足公式1。

图2下图是当R1=R2=15915Ω(不是标准电阻值,可参考这里找出最接近的电阻),C1=10nF(算得频率是1k)的pspice仿真结果。

这时增益=1,输出二分之一根号二即0.707V就是截至频率点,图上可以看出是1kHz图3输入C1,R1的值计算频率F:输入C1,频率F的值计算电阻R1:低通滤波器的设计及参数值在线计算:/lowpass.htm二、有源带通滤波器的设计及参数值在线计算图1所示是一个多路负反馈二阶有源带通滤波器,它使用单个通用运算放大器(通用运放)接成单电源供电模式,易于实现。

它的上限截止频率和下限截止频率可以非常近,具有非常很强的频率选择性。

令C1=C2=C,Req是R1和R2并联的值。

品质因数Q等于中心频率除以带宽,Q = fC/BW。

由式可以看出可以通过让R3的值远大于Req来获得大的Q值Q值越大,频率选择性越好,带宽越小。

反之则反。

令中心频率为fc,则计算公式如下:其中关于本有源带通滤波器电路的详细论述及PSPICE仿真结果请访问:有源带通滤波器借助本工具软件,您可以:输入增益GAIN,带宽BW,中心频率F,电容值C,计算有源带通滤波器电阻值R1,R2,R3:输入电路元件值C,R1,R2,R3,计算有源带通滤波器增益GAIN,品质因数Q,中心频率Fc:有源带通滤波器的设计及参数值在线计算: /nbpf.htm三、高通滤波器的设计及参数值在线计算图1所示是一个高通通滤波器,它的截止频率如下公式所示:公式1图1图2是实用的高通滤波器电路,它使用通用运算放大器(运放)接成单电源供电模式,简单易行。

数字信号处理中的滤波算法

数字信号处理中的滤波算法

数字信号处理中的滤波算法在数字信号处理领域中,滤波算法是一种广泛应用的技术,用于处理信号中的噪声、干扰以及其他所需的频率响应调整。

滤波算法通过改变信号的频谱特性,实现信号的增强、去噪和频率分析等功能。

本文将介绍几种常见的数字信号处理中的滤波算法,包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。

一、低通滤波算法低通滤波算法是一种常见的滤波算法,用于去除高频信号成分,保留低频信号。

该算法通过选择适当的截止频率,将高于该频率的信号部分进行衰减。

常见的低通滤波算法有巴特沃斯滤波器、滑动平均滤波器和无限脉冲响应滤波器(IIR)等。

巴特沃斯滤波器是一种常见的无波纹、无相位失真的低通滤波器。

它通过设计适当的传递函数,实现对高频信号的衰减。

巴特沃斯滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

滑动平均滤波器是一种简单的低通滤波算法。

它通过取信号一段时间内的平均值,实现对高频成分的平滑处理。

滑动平均滤波器适用于对周期性干扰信号的去噪,以及对信号进行平滑处理的场景。

无限脉冲响应滤波器(IIR)是一种递归滤波器,具有较高的计算效率和频率选择能力。

IIR滤波器通过对输入信号和输出信号进行递推计算,实现对高频信号的衰减和滤除。

然而,在一些特殊应用场景中,IIR滤波器可能会引入稳定性和相位失真等问题。

二、高通滤波算法与低通滤波相反,高通滤波算法用于去除低频信号成分,保留高频信号。

高通滤波算法通常用于信号的边缘检测、图像锐化和音频增强等处理。

常见的高通滤波算法有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应滤波器和基于梯度计算的滤波器等。

巴特沃斯滤波器同样适用于高通滤波。

通过设计适当的传递函数,巴特沃斯滤波器实现对低频信号的衰减,保留高频信号。

巴特沃斯高通滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。

无限脉冲响应滤波器同样具有高通滤波的功能。

通过对输入信号和输出信号进行递推计算,IIR滤波器实现对低频信号的衰减和滤除。

然而,IIR滤波器在一些特殊应用场景中可能引入稳定性和相位失真等问题。

滤波器计算公式

滤波器计算公式

查看文章
Sallen-Key & Multiple Feedback计算公式
2010-05-24 23:03
先贴公式上来,以后再来做几个案例讲解
之前有计算Sallen-key的低通设计与Multiple Feedback的设计步骤
当然这些已经全部都是公式完全是数学了,现在亦有许多滤波器的设计软体
例如Microchip有一款Filter Lab很不错,免去许多设计烦恼
视频讲解(中文)
/media/filterlab/filterlab-cn.html
软体使用手册(英文)
/downloads/cn/DeviceDoc/cn_51419a.pdf
软体下载(英文)
/stellent/idcplg?IdcService=SS_GET_PAGE&nodeId=1406&dDocNam e=en010007
当然如果你是学习的话就要掌握它的计算推倒过程,方能日后为你所用
Sallen-Key Low Pass Filter
Sallen-Key High Pass Filter
Sallen-Key BandPass Filter
Multiple Feedback Low Pass Filter
Multiple Feedback High Pass Filter
Multiple Feedback Band Pass Filter
双运放带通(Dual Amplifer Band Pass Filter)
双T陷波器(Twin-T Notch)。

滤波器设计中的滤波器阻带和通带的参数计算

滤波器设计中的滤波器阻带和通带的参数计算

滤波器设计中的滤波器阻带和通带的参数计算滤波器是电子设备中常用的一种元件,广泛应用于通信、音频、视频等领域。

在滤波器的设计过程中,需要计算滤波器的阻带和通带的参数,以确保其能够有效地滤除或通过特定的频率信号。

本文将介绍滤波器阻带和通带参数的计算方法。

一、低通滤波器阻带和通带参数的计算在设计低通滤波器时,阻带和通带是两个重要的参数。

其中,阻带是指在滤波器中被滤除的频率范围,通带则是指允许通过的频率范围。

1. 阻带参数的计算低通滤波器的阻带参数主要包括截止频率和衰减。

截止频率是指滤波器将信号衰减至特定程度的频率。

常见的衰减值有20dB/decade、40dB/decade等。

计算阻带截止频率的方法可以根据实际需求选择,常见的计算方法有RC电路计算法、巴特沃斯滤波器计算法等。

2. 通带参数的计算低通滤波器的通带参数包括通带范围和通带衰减。

通带范围是指滤波器允许通过的频率范围,常用的通带范围有0Hz至截止频率等。

通带衰减是指滤波器在通带范围内的衰减程度,通常使用分贝(dB)作为衡量单位。

二、高通滤波器阻带和通带参数的计算高通滤波器是将高频信号通过而滤除低频信号的滤波器。

在高通滤波器的设计过程中,也需要计算阻带和通带的参数。

1. 阻带参数的计算高通滤波器的阻带参数与低通滤波器相反,其阻带范围是指被滤除的低频范围,而截止频率则是指在高通滤波器中通过的频率。

2. 通带参数的计算高通滤波器的通带参数与低通滤波器相反,其通带范围是指允许通过的高频范围,而通带衰减则是指在通带范围内的衰减程度。

三、带通滤波器阻带和通带参数的计算带通滤波器是指将某一特定频率范围内的信号通过,而将其他频率范围的信号滤除的滤波器。

在带通滤波器的设计中,同样需要计算阻带和通带的参数。

1. 阻带参数的计算带通滤波器的阻带参数包括两个方面,即下阻带和上阻带。

下阻带是指滤波器允许通过的低频范围,而上阻带则是指被滤除的高频范围。

2. 通带参数的计算带通滤波器的通带参数包括中心频率和带宽。

滤波器参数设计方案说明

滤波器参数设计方案说明

滤波器参数设计方案说明一、设计指标1、滤波器函数类型:巴特沃斯、契比雪夫2、滤波器类型:低通、高通、带通3、中心频率或截至频率范围:1Hz~140kHz4、滤波器阶数:4阶5、输入信号范围:最大幅值4Vpp,最小幅值mV级6、输入信号:正弦波(0~40MHz)、方波(0~1MHz,默认占空比50%)两种,幅度可通过电位器调节7、输出信号:两级程控放大(0~96dB),一级程控衰减(0~48dB)二、设计中使用的公式及数据表2.1 中心频率及Q值计算公式'C)C=Q为各阶巴特沃斯和契c B C比雪夫对应的归一化系数;为带通滤波器的中心频率,BW为带通滤波器的带宽,Q’为带(2)Ω0通滤波器的品质因数。

表2.2 各阶滤波器二阶滤波器节B、C表注:契比雪夫滤波器的各阶系数是在通带波纹为0.1dB下求得。

表2.3 4阶滤波器设计参数表(采用归一化频率)注:(1)表中给出的巴特沃斯和契比雪夫滤波器系数均为4阶滤波器; (2)契比雪夫滤波器的通带波纹为0.1dB ,两种滤波器的带通模式下为'0/(Hz)5BP Q f BW ==时的参数,BW 为带通滤波器的带宽,Q ´为带通滤波器的品质因数。

三、低通滤波器设计 1、截止频率及Q 值计算由文献《有源滤波器精确设计手册》可以查得四阶巴特沃斯和契比雪夫滤波器各二阶节的B 、C 值,见表2.2。

根据表2.1,计算得到四阶巴特沃斯和契比雪夫滤波器各二阶滤波器节的Q 值,如表2.3,我们重新整理成表3.1。

表3.1 四阶低通滤波器各二阶滤波器节的Q 值和归一化频率2、0/clk f f 、Q和工作模式编程参数的确定f clk /f 0编程参数的确定有两种方法:(1)固定f clk /f 0比值,即无需改变频率比的N F 编程值,通过改变时钟频率f clk 对应改变中心频率(截止频率)f 0值。

也即根据输入中心频率(截止频率)f 0计算得到时钟频率f clk 。

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输出滤波器的计算一、滤波器选择的部分指标(1)逆变电源的空载损耗是逆变电源的重要指标之一。

空载损耗与空载时滤波器的输入电流有关,电流越大,损耗越大,原因有以下两个方面:一方面,滤波器的输入电流越大,逆变开关器件上的电流越大,逆变器的损耗就越大;另一方面,空载时滤波器的输入电流也流过电抗器及电容器,电流增大也会使电抗器及电容器的损耗增大。

所以从限制空载电流的角度来讲,空载时滤波器的输入电流不能太大。

一般的,空载时滤波器的输入基波电流不能超过逆变电源的额定输出电流的30%。

设I m 表示空载时输入滤波器的输入基波电流的有效值,U 0表示输出电压基波的有效值,Wo 为基波角频率,则由图1可得: 00Im CU ω= (1)有上式可知,空载时滤波器输入基波电流的大小与C 成正比。

所以从限制逆变电源空载损耗的角度来讲,LC 滤波器的电容之不能太大。

(2)逆变电源对非线性负载的适应性指标逆变电源对非线性负载的适应性是衡量逆变电源性能优劣的重要指标。

非线性负载之所以会引起逆变电源输出电压波形的畸变,是因为非线性负载时一种谐波电流源,它产生的谐波电流在逆变电源输出阻抗上产生谐波压降,从而引起输出电压波形畸变。

可见逆变电源的输出阻抗直接关系着逆变电源对非线性负载的适应性,输出阻抗越小,逆变电源的输出阻抗直接关系着逆变电源对非线性负载的适应性,输出阻抗越小,逆变电源对非线性负载适应性越好。

开环时逆变电源的输出阻抗就是LC 滤波器的输出阻抗,根据公式LC L Z 201ωω−=(2)在L 、C 乘积恒定时,L 越小,则输出阻抗值越小。

当逆变电源采用电容电流及电压瞬时值反馈控制方案时,可以得到和开环时相同的结论。

综上说述可以得到以下两点结论:1)在L 、C 之积恒定时,L 越小,逆变电源的输出阻抗越小,逆变电源对非线性负载的适应性越好;2)L 越小,越不容易出现过调制,逆变电源对非线性负载的适应性越好。

、(3)在采用同步调制控制方式的逆变电源中,频率为(2ωs -ω0)的谐波是逆变器输出PWM 波中复制最高的谐波,它对输出电压的波形影响最大。

输出电压中,只要频率为(2ωs -ω0)的谐波符合要求,则其他高次谐波含量均能符合要求。

所以在这种情况下设计LC 滤波器是,只需考虑滤波器对(2ωs -ω0)频率谐波的衰减。

二、输出LC 滤波器的计算2.1综述一般说来,空载与负载相比,空载时电压中的频率(2ωs -ω0)的谐波含量是最大的,根据公式:)(*)1(1*2)2(1222200απββπωωJ N Q N b HF s ++=− (3)式中C L R Q L //=;00/)2(ωωω−=s N ;LC 20ωβ=;E U b /20=;22)1(/ββα−+=Q b ;)(1απJ 为1阶的Besset 函数,计算比较繁琐。

空载时,)2(00ωω−s HF 可表示为:)(*11*2)2(1200απβπωωJ N b HF s −=− (4)式中:00/)2(ωωω−=s N ;LC 20ωβ=;E U b /20=;βα−=1b 。

对式(4)进行分析,可得空载时)2(00ωω−s HF 的特性如下:a ,当逆变电源输入电压增大时,输出电压中的频率为)2(0ωω−s 的谐波的谐波含量将增大。

b ,当β在(0,1/N 2)范围内取值时,)2(00ωω−s HF 随β的增加而增加,其中最小值是一个大于18%的数。

c ,当β在(1/N 2,1)范围内取值时,随着β的增大,)2(00ωω−s HF 将减小,其最小值为0。

综上所述,可以的出如下结论: 1)对于采用瞬时值反馈方式的逆变电源,在考察输出电压中歌词谐波的谐波含量大小时,只需考虑特定谐波(ωs 或2ωs -ω0)的谐波含量即可。

只要特定谐波的含量满足要求,则其他各次谐波的含量均能符合要求。

2)在输入电压最高并且空载的情况下,输出电压的谐波含量是最大的。

3)能够使输出的谐波含量满足要求的β的取值范围为(1/N 2,1),在此范围内,谐波含量随β的增加而减小。

2.2 LC 滤波器参数设计方法LC 滤波器参数设计方法是建立在逆变电源的重要技术分析基础上的。

设计之前需要知道的基本参数有:额定输出电压的有效值U 0、输出频率f 0、开关频率f s 、最低感性功率因数θcos 、负载额定功率P 、滤波器输入PWM 波幅值的变化范围E min -E mzx 。

确定L 、C 参数所依据的设计指标有四个:1)输出电压谐波含量指标。

由用户对输出电压的单词谐波含量要求来确定该指标,输出电压波形满足要求。

2)滤波器的基波电压增益指标。

使逆变电压在输入电压最低、负载最重、感性负载、功率因数最低的情况下,输出电压仍能达到额定值,不发生过调制。

3)滤波器的空载输入基波电流指标,使空载损耗不致过大。

4)负载适应性指标。

在满足前三个基本指标的前提下,使逆变电源对非线性负载的适应性最好。

(1)由输出电压的谐波含量指标确定LC 的取值范围为了使输出电压中歌词谐波的谐波含量满足要求,只要使空载输入电压最高的情况下特定谐波的含量满足要求即可,设HF 0,表示特定谐波的谐波含量上限,该值根据输出电压的单次谐波含量要求确定。

令,01200)(*)1(1*2)2(HF J N b HF s ≤−=−απβπωω (5)式中:00/)2(f f f N s −=;LC 20ωβ=;max 0/2E U b =;βα−=1b 。

当β在(1/N 2,1)中取值时,可以满足式(5)的β的范围为10<≤ββ,β0时当式(5)中取“=”时β的取值。

由00βω=LC 所确定的曲线如图2所示,该曲线定义为临界谐波含量曲线。

满足输出电压谐波含量指标的LC 区域如图2中阴影所示。

(2)由滤波器的基波电压增益指标确定L 、C 的取值范围滤波器的基波电压增益g 为:ZL Z L g /sin )1(*2)/()1(/1002θβωωβ−++−= (6)式中:LC 20ωβ=,ω0为基波角频率。

为了使基波电压增益指标符合要求,应当使最大功率、最低感性功率因数负载条件下的基波电压增益不小于g ,,根据式(6)可得: ,002/sin )1(*2)/()1(/1g Z L Z L ≥−++−θβωωβ (7)式中:LC 20ωβ=,ω0为基波角频率,Z 为负载功率最大时的负载的阻抗值,θ为最低感性负载功率因数时负载阻抗角。

当β为小于1的某一特定值时,可求得当式(7)取“=”时的L 、C 值为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=θβθβωβsin )1(cos )1()1(222,00g Z C ,L 0=β/ω0C 0 (8)满足基波电压增益指标的L 、C 制的范围为:000/,C L C C ωβ=≥ (9)在C-L 平面上,当β在0-1之间变化时,由(C 0,L 0)组成的曲线称为临界电压增益曲线,其图形如图3所示,满足电压增益指标的区域如图中的阴影所示。

(3)由滤波器的空载输入基波电流指标确定L 、C 的取值范围1)确定临界滤波电容值C min如图4所示,临界谐波含量曲线与临界电压增益曲线相交于A 点,同时满足谐波含量指标及电压增益指标的L 、C 区域如图4中阴影所示。

A 点对应的C 值称为临界滤波电容值C min ,临界滤波电容值是同是满足谐波含量指标及电压增益指标条件下滤波电容C 的最小值,由式(8)得:⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=θβθβωβsin )1(cos )1()1(222,00min g Z C (10)2) 确定空载输入基波电流指标当滤波电容去临界铝箔电容值C min 时,滤波器的空载输入基波电流的有效值为min 0min U C I ω= (11)空载输入基波电流指标I in ,按以下方式确定:I in ,应在满足I in ,〉I min 的前提下尽可能的大一些,一般不应超过逆变电源额定输出电流的30%。

3)确定LC 的取值范围I in ,对应得电容值为: 00,max U I C inω= (12)满足空载输入基波电流指标的C 值为:maxC C ≤ (13) 定于曲线C=C max 为临界基波电流曲线,如图5所示,,满足空载输入基波电流指标的LC 区域如图中阴影部分所示。

(4)根据逆变电源对现行负载适应性指标确定最优的L 、C 值逆变电源的负载适应性指标可表述如下:在满足谐波含量指标、基波电压增益指标及空载输入基波电流指标的前提下,数逆变电源对线性负载的适应能够性最好。

同时满足谐波含量指标、电压增益指标和空载输入基波电流指标的LC 区域如图6中的阴影所示。

由前面的分析可知:1)在LC 之积恒定时,L 越小,逆变电源的输出阻抗越小,逆变电源对非线性负载的适应性越好;2)L 越小,越不容易出现过调制,逆变电源对非线性负载的适应性越好。

所以图6中B 点对应的LC 值时最优值,其值为:opt opt in opt C L U I C 20000,,ωβω== (14)三、设计实例(1)设计要求有一相30KV A 的逆变电源,输出频率为400HZ ,额定输出电压115V ,最低负载功率因数cos θ=0.6(感性)。

三项输入交流电压为400V (+10%,-20%),输出变压器变比为2,逆变变电源采用电容电流及电压瞬时值反馈控制方式,f s =9.6KHz 。

对输出电压波形要求如下:总谐波含量<1%,单次谐波含量<0.5%(阻性负载)。

设计LC 滤波器参数。

(2)设计过程1)确定临界谐波含量曲线E max =400*1.1*1.25*0.5=275VN=(2f s -f 0)/f 0=2-9600/400=0.47591.0275/115*2/2max 0===E U bω0=2πf 0=800π(rad/s )HF 0,=0.5% 有式(5)可求得β0=0.0574,临街谐波含量曲线如图7中曲线1所示。

2)确定临界电压增益曲线E min =400*0.8*1.25*0.5=200V 基波电压增益指标813.0200/115*2/2min 0,===E U g 额定负载阻抗Ω===−4408.030/10*115/3220P U Z最低感性负载功率因数cos θ=0.6由式(8)可得临界电压增益曲线,如图7中曲线2所示。

3)确定临界基波电流曲线由式(10)可得临界滤波电容值C min=153*10-6F=163uF由式(11)可得,I min=800*π*153*10-6*115=44.2A逆变电源的额定输出电流为I n=P/U0=30*103/115=260.87A取I,in=22%*I n=57.39A,由式(12)得C max=57.39/(800*3.14*115)=198.6uF可得临界基波电流曲线如图7中的曲线3所示。

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