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一种基于ANN理论的谐波电流动态检测方法研究被引量：12: 1; 作者危韧勇李志勇李群湛《铁道学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期40-43,共4页; 基于自适应噪声对消技术及人工神经网络（ＡＮＮ）理论，提出了一种谐波电流动态检测方法。所设计的谐波检测系统采取在线学习、二级ＡＮＮ滤波技术，能检测出所设定的ｎ次（如３、５、７次等）谐波电流及剩余的谐波总电流，并能同时测... 展开更多; 关键词自适应噪声对消人工神经网络谐波动态检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FFT和神经网络的非整数次谐波检测方法被引量：73: 2; 作者向东阳王公宝 +1 位作者马伟明张文博《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期35-39,共5页; 运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模... 展开更多; 关键词非整数次谐波检测方法人工神经网络模型神经元模型 FFT算法检测精度谐波检测精确检测采样信号谐波参数谐波治理预处理线性个数初始值设定仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法被引量：62: 3; 作者危韧勇李志勇《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期20-23,共4页; 提出了一种基于人工神经元网络（ＡＮＮ）的电力系统谐波测量方法。所设计的谐波测量系统在线训练ＡＮＮ，具有二级滤波，可实时并行测量指定各次谐波的幅值和相位，仿真结果证实了该测量方法的有效性。; 关键词电力系统谐波测量人工神经元网络信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工神经网络的SVPWM技术被引量：5: 4; 作者蔡宝平刘永红 +2 位作者张海峰王大伟林强《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期43-47,共5页; 为研究人工神经网络隐层层数和功率器件开关频率对永磁同步电机性能的影响,提出一种人工神经网络(ANN)的空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法,在MATLAB/Simulink环境下建立永磁同步电机闭环控制系统模型,并仿真研究人工神经网络参数与电机性能... 展开更多; 关键词人工神经网络空间矢量脉宽调制电流谐波畸变率脉动转矩永磁同步电机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测被引量：11: 5; 作者边海龙陈光《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第1期1-4,14,共5页; 谐波的测试越来越受到人们的重视。小波变换具有变尺度和时频分析的特性,神经网络具有非线性映射和自学习的特性,因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用。然而,这两种方法又有其各自的不足。本文首先分析了这两种方法的本质缺陷;... 展开更多; 关键词时变谐波谐波检测小波变换多分辨分析神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的电网谐波检测组合优化算法被引量：6: 6; 作者欧阳瑾王钢曾德辉《广东电力》 2021年第3期98-105,共8页; 针对现有谐波检测方法的适用范围小、测量精度低和抗干扰能力弱的缺陷,提出一种基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量组合优化算法。该方法利用全相位快速傅里叶变换对相位的优越检测能力得到谐波的相位信息,同时得到的谱... 展开更多; 关键词全相位快速傅里叶变换人工神经网络谐波检测间谐波组合优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

电力系统中谐波诊断的神经网络方法被引量：2: 7; 作者彭建春江辉周友庆《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1994年第4期90-95,共6页; 本文提出了一种应用人工神经网络模型诊断电力系统中谐波含量的新方法。用误差反向传播模型（ＢＰ模型）取代传统的快速傅立叶变换方法，对ＢＰ模型进行训练，得到由电流（或电压）采样值映射出基波和谐波含量的ＢＰ模型。试验结果表明... 展开更多; 关键词神经网络电力系统谐波诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于ANN理论的谐波电流动态检测方法研究被引量：12: 1; 作者危韧勇李志勇李群湛; 机构长沙铁道学院信息工程学院西南交通大学电气工程学院; 出处《铁道学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期40-43,共4页; 基金铁道部科技研究开发计划项目!98J06; 文摘基于自适应噪声对消技术及人工神经网络（ＡＮＮ）理论，提出了一种谐波电流动态检测方法。所设计的谐波检测系统采取在线学习、二级ＡＮＮ滤波技术，能检测出所设定的ｎ次（如３、５、７次等）谐波电流及剩余的谐波总电流，并能同时测出基波有功、无功电流和基波位移因数。仿真结果证实，该系统所测出的各项参数与实际值的相移和畸变非常小，且系统的结构简单，计算量小。该方法可应用于有源滤波或混合有源滤波的谐波及无功补偿。; 关键词自适应噪声对消人工神经网络谐波动态检测; Keywords self adaptive noise countervailing artificial neural network (ann) dynamic detecting harmonics; 分类号 TN713.07 [电子电信—电路与系统] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FFT和神经网络的非整数次谐波检测方法被引量：73: 2; 作者向东阳王公宝马伟明张文博; 机构海军工程大学; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期35-39,共5页; 基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划基金项目(教育部人事司 2001-182); 文摘运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模型结合起来,提出了一种用于非整数次谐波检测的新方法。该方法首先对采样信号用加汉宁窗的FFT 算法进行预处理,得到了谐波个数和精度不高的谐波次数;其次根据谐波个数设定神经元的个数,根据预处理后得到的谐波次数设定神经网络谐波次数迭代的初始值;最后对改进后的人工神经网络进行训练,便可实现非整数次谐波的精确检测。仿真实例表明,该方法能将频率相近的非整数次谐波分离,可有效地提高谐波参数的检测精度,为谐波治理提供良好的依据。; 关键词非整数次谐波检测方法人工神经网络模型神经元模型 FFT算法检测精度谐波检测精确检测采样信号谐波参数谐波治理预处理线性个数初始值设定仿真; Keywords Power systems Fast fourier transform (FFT) artificial neural network (ann) Hanning-window harmonics measurement; 分类号 TP271.8 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN624 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法被引量：62: 3; 作者危韧勇李志勇; 机构长沙铁道学院信息学院; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期20-23,共4页; 文摘提出了一种基于人工神经元网络（ＡＮＮ）的电力系统谐波测量方法。所设计的谐波测量系统在线训练ＡＮＮ，具有二级滤波，可实时并行测量指定各次谐波的幅值和相位，仿真结果证实了该测量方法的有效性。; 关键词电力系统谐波测量人工神经元网络信号处理; Keywords self adaptive noise countervailing artificial neural network (ann) harmonic measurement; 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

题名基于人工神经网络的SVPWM技术被引量：5: 4; 作者蔡宝平刘永红张海峰王大伟林强; 机构中国石油大学机电工程学院; 出处《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期43-47,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(50675225) 山东省科技攻关项目(2006GG2204001); 文摘为研究人工神经网络隐层层数和功率器件开关频率对永磁同步电机性能的影响,提出一种人工神经网络(ANN)的空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法,在MATLAB/Simulink环境下建立永磁同步电机闭环控制系统模型,并仿真研究人工神经网络参数与电机性能的关系。结果表明,通过确定最佳神经网络隐层神经元数和功率器件开关频率,可保证永磁同步电机电流谐波畸变和脉动转矩尽量小。; 关键词人工神经网络空间矢量脉宽调制电流谐波畸变率脉动转矩永磁同步电机; Keywords artificial neural network（ann） space vector pulse width modulation（SVPWM） current harmonic distortion pulsating torque permanent magnet synchronous motor（PMSM）; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测被引量：11: 5; 作者边海龙陈光; 机构电子科技大学自动化工程学院CAT实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第1期1-4,14,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:90407007,60372001) 教育部博士点专项基金资助项目(编号:20030614006); 文摘谐波的测试越来越受到人们的重视。小波变换具有变尺度和时频分析的特性,神经网络具有非线性映射和自学习的特性,因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用。然而,这两种方法又有其各自的不足。本文首先分析了这两种方法的本质缺陷;然后结合他们各自的优点,提出了使用小波多分辨分析(MLR)和神经网络相结合的算法对时变谐波信号进行检测;构造了基于双正交函数的小波基;提出了利用优化确定小波分解层数的算法;给出了小波-神经网络模型;最终利用仿真试验对算法进行了验证。仿真试验的结果表明,本文所述的方法能够有效地检测谐波的各种成分,并提取定量信息,不失为一种有效的检测方法。; 关键词时变谐波谐波检测小波变换多分辨分析神经网络; Keywords time-variant harmonic harmonic measurement wavelet transform Multi-Layer Resolution（MLR） artificial neural network （ann）; 分类号 TP [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的电网谐波检测组合优化算法被引量：6: 6; 作者欧阳瑾王钢曾德辉; 机构华南理工大学广州嘉缘电力科技有限公司; 出处《广东电力》 2021年第3期98-105,共8页; 基金广东省自然科学基金项目(2018A030310354)。; 文摘针对现有谐波检测方法的适用范围小、测量精度低和抗干扰能力弱的缺陷,提出一种基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量组合优化算法。该方法利用全相位快速傅里叶变换对相位的优越检测能力得到谐波的相位信息,同时得到的谱线峰值可以为神经网络初始化提供依据;利用人工神经网络的自学习和抗干扰能力得到系统的谐波频率和幅值信息。仿真结果表明,基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量方法的适用范围更广,收敛速度更快,谐波检测的精度和鲁棒性也更优越。; 关键词全相位快速傅里叶变换人工神经网络谐波检测间谐波组合优化算法; Keywords all-phase fast Fourier transform(APFFT) artificial neural network(ann) harmonic detection interharmonics combined optimization algorithm; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电力系统中谐波诊断的神经网络方法被引量：2: 7; 作者彭建春江辉周友庆; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1994年第4期90-95,共6页; 文摘本文提出了一种应用人工神经网络模型诊断电力系统中谐波含量的新方法。用误差反向传播模型（ＢＰ模型）取代传统的快速傅立叶变换方法，对ＢＰ模型进行训练，得到由电流（或电压）采样值映射出基波和谐波含量的ＢＰ模型。试验结果表明，该方法具有速度快、精度高的优点，硬件实现简单，同时具有在线应用的特点。; 关键词神经网络电力系统谐波诊断; Keywords artificial neural network(ann),backpropagation,harmonics,diag-nose; 分类号 TM732 [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	一种基于ANN理论的谐波电流动态检测方法研究	危韧勇李志勇李群湛	《铁道学报》 EI CSCD 北大核心	2000	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于FFT和神经网络的非整数次谐波检测方法	向东阳王公宝马伟明张文博	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2005	73	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法	危韧勇李志勇	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	1999	62	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于人工神经网络的SVPWM技术	蔡宝平刘永红张海峰王大伟林强	《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测	边海龙陈光	《电子测量与仪器学报》 CSCD	2008	11	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的电网谐波检测组合优化算法	欧阳瑾王钢曾德辉	《广东电力》	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	电力系统中谐波诊断的神经网络方法	彭建春江辉周友庆	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD	1994	2	在线阅读下载PDF 职称材料