随着现代电力电子技术的发展，非线性电力负荷在电力系统中的应用越来越广泛，由此造成的电力谐波的危害也日趋严重。实时准确地进行电力谐波检测对于谐波污染的监督管理、抑制治理具有重要的意义。 本文首先在对现有几种谐波检测方法总结对比的基础上，研究了基于线性自适应神经网络的谐波检测方法。此方法具有响应快、精度高、自适应能力强的优点，且可以由单神经元实现对总谐波、任意次谐波的检测。同时着重探讨了学习因子对跟踪速度和精度的影响，提出了变学习因子的自适应谐波检测方法，总结了另外的两种两层神经网络的改善方法，并用MATLAB软件进行了仿真。 然后简要介绍了虚拟仪器和图形化语言LabVIEW，对自适应谐波检测系统的软硬件进行了设计。系统的硬件平台主要由数据采集卡和霍尔电压电流传感器构成的信号调理器组成。软件平台选用LabVIEW，由于频率漂移会影响测量精度，本系统采用软件实现的频率跟踪方法解决。对于谐波电流检测时需要参考输入与基波电压同相问题，也用软件进行处理，同时软件实现了自适应谐波检测方法、数据管理、测试报告及打印输出等功能，文中对具体实现方法进行了详细论述。 为验证系统的性能，系统对含有丰富谐波的方波信号进行采集测量，结果表明：此系统有较高的测量精度，基本实现了预期的设计目标。

With the development of modern power electronics technology, the application of various power loading which are non-linear become more and more wide，which causes the harm of harmonics in electric systems is much more serious. The real time and accurate detecting of harmonics is significant to the supervision and prevention of contamination.