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基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别
被引量：
6
1
作者
吕干云
冯华君
+1 位作者
汪晓东
张长江
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z3期2281-2283,共3页
本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经...
本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经网络进行扰动训练识别,最终实现电能质量扰动信号的自动分类。测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动。
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关键词
电能质量扰动识别
S变换
时频分析
人工神经网络
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职称材料
题名
基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别
被引量：
6
1
作者
吕干云
冯华君
汪晓东
张长江
机构
浙江师范大学信息学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z3期2281-2283,共3页
文摘
本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经网络进行扰动训练识别,最终实现电能质量扰动信号的自动分类。测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动。
关键词
电能质量扰动识别
S变换
时频分析
人工神经网络
Keywords
pq disturbances identification s-transform time-frequency analysis ann
分类号
TH7-55 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别
吕干云
冯华君
汪晓东
张长江
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
6
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