中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2006年
18期
90-94
,共5页
多层前向神经网络%谐波检测%相位角%Matlab仿真
多層前嚮神經網絡%諧波檢測%相位角%Matlab倣真
다층전향신경망락%해파검측%상위각%Matlab방진
谐波幅值和相位是有源滤波中的两项关键检测参数,两者均可由人工神经网络实现非线性映射.提出了一种用多层前向神经网络(MLFNN)来同时实现对两项参数进行测量的方法,并构造了一隐层采用正切函数,输出层采用线性函数的三层前向神经网络来进行仿真,以3次谐波为例阐述了该神经网络的训练方法和训练样本的组成.利用Matlab提供的工具箱,先用训练样本对神经网络进行训练,然后测量构造的未训练样本,其结果验证了方法的有效性.与传统FFT谐波检测方法的仿真比较表明:该方法在实时谐波检测中具有较高的精度和灵活性,且对采样数目没有严格限制,离线训练好的MLFNN可以适用于谐波源固定的场合.
諧波幅值和相位是有源濾波中的兩項關鍵檢測參數,兩者均可由人工神經網絡實現非線性映射.提齣瞭一種用多層前嚮神經網絡(MLFNN)來同時實現對兩項參數進行測量的方法,併構造瞭一隱層採用正切函數,輸齣層採用線性函數的三層前嚮神經網絡來進行倣真,以3次諧波為例闡述瞭該神經網絡的訓練方法和訓練樣本的組成.利用Matlab提供的工具箱,先用訓練樣本對神經網絡進行訓練,然後測量構造的未訓練樣本,其結果驗證瞭方法的有效性.與傳統FFT諧波檢測方法的倣真比較錶明:該方法在實時諧波檢測中具有較高的精度和靈活性,且對採樣數目沒有嚴格限製,離線訓練好的MLFNN可以適用于諧波源固定的場閤.
해파폭치화상위시유원려파중적량항관건검측삼수,량자균가유인공신경망락실현비선성영사.제출료일충용다층전향신경망락(MLFNN)래동시실현대량항삼수진행측량적방법,병구조료일은층채용정절함수,수출층채용선성함수적삼층전향신경망락래진행방진,이3차해파위례천술료해신경망락적훈련방법화훈련양본적조성.이용Matlab제공적공구상,선용훈련양본대신경망락진행훈련,연후측량구조적미훈련양본,기결과험증료방법적유효성.여전통FFT해파검측방법적방진비교표명:해방법재실시해파검측중구유교고적정도화령활성,차대채양수목몰유엄격한제,리선훈련호적MLFNN가이괄용우해파원고정적장합.
