【摘要】：針對(duì)暫態(tài)電能質(zhì)量電壓多擾動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)與分類問(wèn)題,提出一種基于廣義S變換及模糊SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)電能質(zhì)量檢測(cè)和識(shí)別方法。針對(duì)常見的電壓多擾動(dòng)信號(hào),特別是兩種擾動(dòng)疊加的情況,采用廣義S變換對(duì)擾動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征進(jìn)行提取,并取變換后的時(shí)間幅值平方和均值和特征頻點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,采用模糊SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,再用新的多擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,廣義S變換能有效提高電能質(zhì)量多擾動(dòng)特征檢測(cè),模糊SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能精確對(duì)其進(jìn)行分類,該方法能夠較好的解決電壓多擾動(dòng)疊加情況的定性和定量分類問(wèn)題。
[Abstract]:A method of transient power quality detection and identification based on generalized S transform and fuzzy SOM neural network is proposed for the detection and classification of transient power quality voltage multi-disturbance signals. In this paper, the generalized S transform is used to extract the time-frequency characteristic of the voltage multi-disturbance signal, especially the superposition of the two disturbances. Taking the mean of square and characteristic frequency of the transformed time as the input sample of neural network, the fuzzy SOM neural network is used to train the neural network, and the new multi-disturbance data is used to test the network. The simulation and experimental results show that the generalized S-transform can effectively improve the power quality multi-disturbance feature detection, and the fuzzy SOM neural network can classify it accurately. This method can solve the problem of qualitative and quantitative classification of voltage multi-disturbance superposition.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(50925727) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60876022) 國(guó)防預(yù)研重大項(xiàng)目(C1120110004)~~
【分類號(hào)】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 張繼忠;唐偉杰;陳根蘭;奚s，

本文編號(hào)：2319017