本文關(guān)鍵詞：基于離散小波變換和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測與分類方法

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【摘要】：改善電能質(zhì)量的前提和關(guān)鍵是準(zhǔn)確迅速地對(duì)電能質(zhì)量各擾動(dòng)進(jìn)行檢測和分類。提出了一種電能質(zhì)量檢測與分類的新方法。電能質(zhì)量事件經(jīng)過采樣后采用離散小波變換(DWT)進(jìn)行去噪,獲得高信噪比的信號(hào),然后將信號(hào)進(jìn)行分解并提取出8個(gè)最優(yōu)特征向量。選取sym4小波作為母小波,采用基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行辨識(shí),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)的檢測與分類。最后,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性與高準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 沈陽工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院;東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 電能質(zhì)量 離散小波變換 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 檢測 分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51435009) 中國博士后科學(xué)基金特別資助項(xiàng)目(2015T80798) 遼寧省教育廳科技項(xiàng)目(L2014530,L2015372)
【分類號(hào)】：TM711
【正文快照】： 0引言 近年來,電能質(zhì)量問題越來越受到人們的廣泛關(guān)注。改善電能質(zhì)量的前提和關(guān)鍵是準(zhǔn)確迅速地對(duì)電能質(zhì)量各擾動(dòng)進(jìn)行檢測和分類。目前電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測和識(shí)別的主要方法有傅里葉變換、小波變換、模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[1-2]。鑒于傅里葉變換在識(shí)別暫態(tài)信號(hào)方面的不足,小波變換

【相似文獻(xiàn)】

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