本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的諧波分析研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：長(zhǎng)期以來(lái),以高消耗、重污染為特征的傳統(tǒng)化石能源利用方式出現(xiàn)了嚴(yán)重的危機(jī),化石能源日漸枯竭,環(huán)境問(wèn)題變得刻不容緩。因此,提供可靠、穩(wěn)定及高效的電力能源就顯得十分重要。影響電能質(zhì)量的因素眾多,諧波在這些因素中尤為突出,因而就不可避免地要對(duì)諧波展開(kāi)行之有效的控制和治理,顯然這又必須以精準(zhǔn)的諧波監(jiān)測(cè)與分析為基礎(chǔ)�；贒SP微處理器分析電力諧波的方式,具有分析精度高、體積小、功耗低、響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)在眾多的諧波監(jiān)測(cè)與分析方式中脫穎而出,并受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文以電力諧波為研究對(duì)象,對(duì)參數(shù)選擇及求解過(guò)程優(yōu)化后的支持向量機(jī)算法在諧波檢測(cè)與分析場(chǎng)合中的應(yīng)用進(jìn)行了重點(diǎn)研究和設(shè)計(jì),并搭建了DSP微處理器平臺(tái)對(duì)所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行了實(shí)際信號(hào)分析驗(yàn)證。首先,闡述并分析了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基本理論,引入了該理論基礎(chǔ)上的支持向量機(jī)算法,并對(duì)該算法進(jìn)行了深入的分析和研究,歸納出了支持向量機(jī)分析回歸問(wèn)題的具體步驟。對(duì)支持向量機(jī)理論下的諧波信號(hào)分析模型展開(kāi)了深入的剖析,并指出了現(xiàn)行算法中存在的不足之處。其次,引入了遺傳算法來(lái)搜索、優(yōu)化支持向量機(jī)的相關(guān)調(diào)控參數(shù),在遺傳算法的理論基礎(chǔ)上以數(shù)學(xué)建模的形式對(duì)該算法作出了分析與研究。深入分析與探討了遺傳算法在樣本分析過(guò)程中如何保持樣本的多樣性及該算法的收斂性問(wèn)題,闡述了遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)問(wèn)題的具體步驟。再者,選擇了特殊的近似誤差與產(chǎn)生代價(jià)之間關(guān)系的函數(shù),并結(jié)合支持向量機(jī)基礎(chǔ)上的電力系統(tǒng)信號(hào)分析理論重新構(gòu)建了分析電力諧波信號(hào)的數(shù)學(xué)模型,歸納出了迭代加權(quán)最小二乘法分析該模型的具體步驟和流程,并在Matlab仿真環(huán)境下針對(duì)優(yōu)化后混合算法的相關(guān)特性做了仿真實(shí)驗(yàn)。最后,基于TMS320F28335微處理器設(shè)計(jì)并搭建了可供本文設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)的諧波監(jiān)測(cè)與分析硬件平臺(tái),編寫(xiě)了通過(guò)遺傳算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)算法程序,并在微處理器平臺(tái)上進(jìn)行了諧波分析實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文所設(shè)計(jì)算法在諧波分析方面具有較高的精度。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 遺傳算法 DSP微處理器 諧波分析
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TM711
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 1 緒論17-26
• 1.1 課題研究背景和意義17-18
• 1.2 電力諧波概述18-21
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀21-25
• 1.4 本文的主要內(nèi)容及工作安排25-26
• 2 支持向量機(jī)基本理論及其諧波分析原理26-46
• 2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論闡述26-29
• 2.2 支持向量機(jī)基本理論分析29-39
• 2.3 支持向量機(jī)分析電力諧波的原理39-45
• 2.4 本章小結(jié)45-46
• 3 基于遺傳算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化46-54
• 3.1 遺傳算法的闡述分析46-50
• 3.2 支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化50-53
• 3.3 本章小結(jié)53-54
• 4 基于GA-SVM的電力諧波分析與仿真54-68
• 4.1 迭代加權(quán)最小二乘法求解支持向量機(jī)模型54-58
• 4.2 算例分析58-67
• 4.3 本章小結(jié)67-68
• 5 基于DSP微處理器諧波分析平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)68-87
• 5.1 監(jiān)測(cè)方案選擇68-69
• 5.2 諧波采樣電路設(shè)計(jì)69-72
• 5.3 諧波分析電路設(shè)計(jì)72-85
• 5.4 本章小結(jié)85-87
• 6 總結(jié)與展望87-89
• 6.1 總結(jié)87-88
• 6.2 后續(xù)的研究工作88-89
• 參考文獻(xiàn)89-94
• 作者簡(jiǎn)歷94-96
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集96

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本文編號(hào)：800643