Non Adaptive Second-Order Generalized Integrator for Identification of a Biased Sinusoidal Signal

Fedele, Giuseppe; Ferrise, Andrea

doi:10.1109/tac.2011.2178877

Cited by 61 publications

(47 citation statements)

References 25 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In several practical applications, a zero-mean sinusoidal signal is not available; to deal with a dc offset, the traditional PLL and ANF methodologies are typically augmented heading towards a second-order generalized integrator-based orthogonal signal generator (OSG-SOGI) [9]. The OSG-SOGI architecture is also exploited in [10] and [11] to cope with the biased signal case, namely, in [11] the OSG-SOGI is extended to the thirdorder generalized integrator-based OSG (OSG-TOGI) that is characterized by an adaptive resonant frequency. Apart from the aforementioned methods, a number of nonlinear estimation algorithms employing suitable pre-filtering techniques also have been presented in literature to address the AFP estimation in presence of an unknown bias (see, for example, [12], [13], [14], [15], [16] and the references cited therein).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An Adaptive-Observer-Based Robust Estimator of Multi-sinusoidal Signals

Chen

et al. 2018

IEEE Trans. Automat. Contr.

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-This paper presents an adaptive observer-based robust estimation methodology of the amplitudes, frequencies and phases of biased multi-sinusoidal signals in presence of bounded perturbations on the measurement. The parameters of the sinusoidal components are estimated on-line and the update laws are individually controlled by an excitation-based switching logic enabling the update of a parameter only when the measured signal is sufficiently informative. This way doing, the algorithm is able to tackle the problem of over-parametrization (i.e., when the internal model accounts for a number of sinusoids that is larger than the true spectral content) or temporarily fading sinusoidal components. The stability analysis proves the existence of a tuning parameter set for which the estimator's dynamics are input-to-state stable with respect to bounded measurement disturbances. The performance of the proposed estimation approach is evaluated and compared with other existing tools by extensive simulation trials and real-time experiments.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An Adaptive-Observer-Based Robust Estimator of Multi-sinusoidal Signals

Chen

et al. 2018

IEEE Trans. Automat. Contr.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Зада-ча идентификации значительно усложняется в условиях реальных шумов измерений, которые могут привести к появлению смещения или осцилляции вокруг среднего значения оценки частоты. Таким образом, требуется разрабатывать методы повышения точности идентифика-ции частоты синусоидального сигнала в условиях шумов измерений.Известно множество подходов к решению задачи идентификации частоты [5][6][7][8][9][10]. Целью настоящей статьи является разработка метода повышения точности оценок, получае-мых при идентификации.…”

unclassified

“…Известно множество подходов к решению задачи идентификации частоты [5][6][7][8][9][10]. Целью настоящей статьи является разработка метода повышения точности оценок, получае-мых при идентификации.…”

unclassified

“…Основной задачей идентификации параметров такого сигнала является получение оценки частоты . К настоящему времени разработаны различные алгоритмы решения поставленной задачи (см., например, [5][6][7][8][9][10]), но большинству из них присущ определенный недостаток -при прохождении через идентификатор значение составляющей ( ) t  может увеличиться, что приведет к существенным колебаниям в оценке частоты и снизит точность идентификации. Для снижения влияния ( ) t  разработчик должен варьировать настраиваемые коэффициенты алгоритмов, что, в свою очередь, также снижает точность.…”

unclassified

“…Для наглядности исследуем работоспособность предложенного каскада с использовани-ем в качестве идентификационных блоков реализации трех алгоритмов идентификации, опи-санных в работах [6][7][8]. Были выбраны следующие значения параметров для адаптивного алгоритма [6] 10,   4 10 k  и нулевые начальные условия на интеграторах; для алгоритма …”

unclassified

See 2 more Smart Citations

Improving accuracy of frequency identification by using a cascade of adaptive filters

Gritcenko¹,

Aranovskiy²,

Bobtsov³

et al. 2015

Izv. vysš. učebn. zaved., Priborostr.

View full text Add to dashboard Cite

Рассматривается задача повышения точности идентификации частоты зашум-ленного синусоидального сигнала. Предлагается использовать адаптивный кас-кад полосовых фильтров совместно с алгоритмом идентификации. Такой каскад может значительно улучшить качество идентификации, ослабить осцилляции сигнала ошибки идентификации и уменьшить его смещение. Эффективность предложенной схемы продемонстрирована посредством численного моделиро-вания.Ключевые слова: идентификация частоты, автоподстройка фильтров, кас-кадная схема.Введение. Компенсация помех и возмущений является не только фундаментальной проблемой теории управления, но и актуальной прикладной задачей [1,2]. Действительно, большинство промышленных объектов управления подвержены действию внешних возму-щений, например, вибраций. Зачастую возмущения, которые испытывают системы управле-ния, являются периодическими функциями времени. Например, в жестких дисках компьюте-ра на считывающую головку воздействуют вибрации [3], вращающийся двигатель вертолета также является источником периодического шума и вибраций [4]. Для устранения подобных нежелательных воздействий используют различные методы компенсации.С целью компенсации возмущений, в частности, используется непрямой адаптивный метод, но для этого требуется точно знать частоту возмущающего воздействия. Как правило, на практике такая информация отсутствует или же частота возмущения меняется в ходе функционирования системы. Если использование датчиков частоты невозможно ввиду тех-нических или экономических причин, необходимо найти частоту гармонического сигнала, причем качество компенсации напрямую зависит от точности идентификации частоты. Зада-ча идентификации значительно усложняется в условиях реальных шумов измерений, которые могут привести к появлению смещения или осцилляции вокруг среднего значения оценки частоты. Таким образом, требуется разрабатывать методы повышения точности идентифика-ции частоты синусоидального сигнала в условиях шумов измерений.Известно множество подходов к решению задачи идентификации частоты [5][6][7][8][9][10]. Целью настоящей статьи является разработка метода повышения точности оценок, получае-мых при идентификации. В работе предложена схема каскадной фильтрации сигнала, позво-ляющая существенно снизить влияние шумов и тем самым повысить точность оценивания частоты для широкого класса методов идентификации.

show abstract

A parallel prefiltering approach for the identification of a biased sinusoidal signal: Theory and experiments

Chen

et al. 2015

Adaptive Control & Signal

View full text Add to dashboard Cite

SUMMARYThe problem of estimating the amplitude, frequency and phase of an unknown sinusoidal signal from a noisy biased measurement is addressed in this paper by a family of parallel pre-filtering schemes. The proposed methodology consists in using a pair of linear filters of specified order to generate a suitable number of auxiliary signals that are used to estimate -in an adaptive way -the frequency, the amplitude and the phase of the sinusoid. Increasing the order the pre-filters improves the noise immunity of the estimator, at the cost of an increase of the computational complexity. Among the whole family of estimators realizable by varying the order of the filters, the simple parallel pre-filters of order 2+2 and 3+3 are discussed in detail, being the most attractive from the implementability point of view. The behavior of the two algorithms with respect to bounded external disturbances is characterized by Input-to-State Stability arguments. Finally, the effectiveness of the proposed technique is shown both by comparative numerical simulations and by a real experiment addressing the estimation of the frequency of the electrical mains from a noisy voltage measurement.

show abstract

Non Adaptive Second-Order Generalized Integrator for Identification of a Biased Sinusoidal Signal

Cited by 61 publications

References 25 publications

An Adaptive-Observer-Based Robust Estimator of Multi-sinusoidal Signals

An Adaptive-Observer-Based Robust Estimator of Multi-sinusoidal Signals

Improving accuracy of frequency identification by using a cascade of adaptive filters

A parallel prefiltering approach for the identification of a biased sinusoidal signal: Theory and experiments

Contact Info

Product

Resources

About