期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
短时电能质量扰动变尺度标杆相似度识别
被引量：
2
1
作者
徐方维
杨洪耕
+1 位作者
肖先勇
赵俊
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期226-230,共5页
利用S变换模矩阵相似度识别持续时间不同的电能质量扰动信号,需要建立维数不同的标准模板。应用双线性插值法对S变换模时频矩阵进行尺度变换,对不同持续时间的同类扰动可建立统一的标杆模板,减少了标准模板数。根据最大相似度原理,通过...
利用S变换模矩阵相似度识别持续时间不同的电能质量扰动信号,需要建立维数不同的标准模板。应用双线性插值法对S变换模时频矩阵进行尺度变换,对不同持续时间的同类扰动可建立统一的标杆模板,减少了标准模板数。根据最大相似度原理,通过简单的四则运算对扰动进行分类,无需添加任何分类器,分类过程简洁有效。仿真证明,该方法对噪声不敏感,能较好地解决不同持续时间的电能质量扰动分类问题。
展开更多
关键词
短时电能质量扰动
标杆
S变换
变尺度
相似度
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于统计特征矢量符号值和聚类经验模态分解的短时电能质量扰动信号分析
被引量：
1
2
作者
欧阳静
张立彬
+2 位作者
潘国兵
徐红伟
陈金鑫
《高技术通讯》
北大核心
2017年第11期929-937,共9页
研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法。该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量...
研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法。该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量扰动信号的突变时间进行检测,以突变时刻为边界点将原始电能质量信号进行划分,再用EEMD方法对区块划分信号进行分解,有效抑制模态混叠,以改善信号分解性能。测试结果表明,该方法能够实现突变时刻的准确检测,对电能质量扰动信号中的各种成分进行准确分析。
展开更多
关键词
短时电能质量扰动
暂态分析
统计特征矢量符号化(SFVS)
聚类经验模态分解(EEMD)
模态混叠
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
短时电能质量扰动变尺度标杆相似度识别
被引量：
2
1
作者
徐方维
杨洪耕
肖先勇
赵俊
机构
四川大学电气信息学院
智能电网四川省重点实验室
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期226-230,共5页
基金
国家自然科学基金项目(50677041
50877049)
四川省应用基础研究项目(2008JY0043-2)
文摘
利用S变换模矩阵相似度识别持续时间不同的电能质量扰动信号,需要建立维数不同的标准模板。应用双线性插值法对S变换模时频矩阵进行尺度变换,对不同持续时间的同类扰动可建立统一的标杆模板,减少了标准模板数。根据最大相似度原理,通过简单的四则运算对扰动进行分类,无需添加任何分类器,分类过程简洁有效。仿真证明,该方法对噪声不敏感,能较好地解决不同持续时间的电能质量扰动分类问题。
关键词
短时电能质量扰动
标杆
S变换
变尺度
相似度
Keywords
short duration power quality disturbance
benchmartk
S-transform
varying scale
similarity
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于统计特征矢量符号值和聚类经验模态分解的短时电能质量扰动信号分析
被引量：
1
2
作者
欧阳静
张立彬
潘国兵
徐红伟
陈金鑫
机构
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室
出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第11期929-937,共9页
基金
863计划(2013AA050405)
国家国际科技合作专项(2014DFE60020)
+1 种基金
浙江省自然科学基金(LY15E070004)
浙江省科学技术厅协同创新(2016F50010)资助项目
文摘
研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法。该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量扰动信号的突变时间进行检测,以突变时刻为边界点将原始电能质量信号进行划分,再用EEMD方法对区块划分信号进行分解,有效抑制模态混叠,以改善信号分解性能。测试结果表明,该方法能够实现突变时刻的准确检测,对电能质量扰动信号中的各种成分进行准确分析。
关键词
短时电能质量扰动
暂态分析
统计特征矢量符号化(SFVS)
聚类经验模态分解(EEMD)
模态混叠
Keywords
short time power quality disturbances, transient analysis, statistic feature vector symbolic（SFVS）, ensemble empirical mode decomposition （EEMD）, mode mixing
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
短时电能质量扰动变尺度标杆相似度识别
徐方维
杨洪耕
肖先勇
赵俊
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于统计特征矢量符号值和聚类经验模态分解的短时电能质量扰动信号分析
欧阳静
张立彬
潘国兵
徐红伟
陈金鑫
《高技术通讯》
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
