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基于人工神经网络的暂态电能质量现象的分类与识别
被引:1
作者:
刘育田
胥海纶
机构:
[1] 西南科技大学土建学院
来源:
关键词:
神经网络;
暂态电能质量;
分类和识别;
小波变换;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM933.4 [电能测量、电度表];
学科分类号:
080802 ;
摘要:
暂态电能质量信号具有发生随机性,持续时间短和非平稳的特性,使得信号的识别实现较为困难。目前对电能质量信号进行辨识的方法有基于规则的专家系统方法、基于神经网络的方法以及结合小波变换技术的神经网络方法等。利用小波变换和人工神经网络的结合方法,对各种暂态现象实现有效地识别和初步地分类。
引用
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