机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2007年
9期
46-49
,共4页
电能质量%多扰动%S变换%傅立叶变换%神经网络
電能質量%多擾動%S變換%傅立葉變換%神經網絡
전능질량%다우동%S변환%부립협변환%신경망락
主要针时谐波扰动与其他扰动共存的情况,提出了一种识别电能质量多扰动共存下的多扰动分类方法.它利用S变换计算基频的幅值信息,从而获得幅值特征向量,再利用傅立叶变换得到频谱的特征向量,然后根据这两组特征向量训练并行的神经网络,得到并行的分类器;它既可以对单种扰动进行分类,也可以对多扰动进行分类.通过仿真试验,验证了此分类器是有效的,可行的.
主要針時諧波擾動與其他擾動共存的情況,提齣瞭一種識彆電能質量多擾動共存下的多擾動分類方法.它利用S變換計算基頻的幅值信息,從而穫得幅值特徵嚮量,再利用傅立葉變換得到頻譜的特徵嚮量,然後根據這兩組特徵嚮量訓練併行的神經網絡,得到併行的分類器;它既可以對單種擾動進行分類,也可以對多擾動進行分類.通過倣真試驗,驗證瞭此分類器是有效的,可行的.
주요침시해파우동여기타우동공존적정황,제출료일충식별전능질량다우동공존하적다우동분류방법.타이용S변환계산기빈적폭치신식,종이획득폭치특정향량,재이용부립협변환득도빈보적특정향량,연후근거저량조특정향량훈련병행적신경망락,득도병행적분류기;타기가이대단충우동진행분류,야가이대다우동진행분류.통과방진시험,험증료차분류기시유효적,가행적.
