基于小波变换和优化核参数支持向量机的电能质量扰动分类

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试。结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好。     

基于改进Hilbert-Huang变换的暂态电能质量扰动定位方法

针对经验模态分解过程中容易过度筛选的问题,该文改进了筛选停止准则,对Hilbert-Huang变换进行了改进,并将改进Hilbert-Huang变换方法应用于暂态电能质量扰动信号的检测及时频分析中。该方法在对暂态电能质量扰动信号进行经验模态分解得到固有模态函数后,再进行希尔伯特变换,可以定量、准确地刻画扰动信号的时间、频率和幅值信息。实验结果表明:该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于暂态电能质量扰动的监测系统。     

利用快速S变换的电能质量扰动识别方法

针对当前基于S变换的电能质量方法计算开销大、不能实时识别电能质量扰动的问题,提出利用快速S变换与最小二乘支持向量机相结合的识别电能质量干扰新方法.该方法从快速S变换得到的一维向量中提取各频率段模系数的标准偏差、最大模系数及额定频率对应的模系数作为特征向量,利用最小二乘支持向量机对电压骤升、电压骤降、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡、谐波等几种电能质量干扰进行分类和识别.研究结果表明:与传统的基于S变换的电能质量方法相比,该方法在2个方面节省了时间,一是减少了提取特征量所用的时间,二是由于特征向量数据较少,采用支持向量机样本训练时间减少;特剐是当电压扰动信号持续时间越长时节省效率越高,在同样准确性下,对于长度为1 024点的扰动信号,节省了约99％的时间;除此之外,该方法对信号分类的正确率可达98％,同时还具有较高的抗干扰能力.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于案例推理和SVM-KNN的电能质量扰动分类方法

针对电能质量扰动信号的准确分类识别问题,提出一种基于案例推理(CBR)和支持向量机(SVM)的电能质量扰动分类方法.首先通过原子分解法对电能质量扰动信号进行分解,提取特征向量,并以此建立电能质量扰动信号案例库;在进行分类时借助SVM-KNN算法对案例库进行检索,找出最相似源案例;通过修改或重用最相似案例的结果来确定扰动信号分类结果.算例表明该方法构造的分类器结合了案例推理和支持向量机在模式分类中各自的优点,结构简单,训练样本少,识别准确率高,分类速度快,能够有效地识别常见的6种电能质量扰动.     

基于自适应提升格式的暂态电能质量扰动检测及定位

为了进一步提高暂态电能质量扰动检测及定位的准确率,该文分析了暂态电能质量扰动的相关性,选择预测和更新算子,实现对扰动信号的自适应检测;利用MATLAB对电压骤升、电压骤降、电压瞬时中断、脉冲暂态和振荡暂态等暂态电能质量问题进行仿真研究,仿真结果表明:该方法能快速检测出上述5种暂态电能质量扰动.研究结果为电能质量分析仪器设计提供了理论支持.     

基于PSO-SVM的普米语语谱图识别

使用基于粒子群算法优化支持向量机识别算法实现对普米语语音的识别.首先通过傅立叶变换绘制出每条普米语语料的语谱图;再次,提取每张语谱图的图像特征构建特征向量;最后,运用支持向量机实现对普米语孤立词的分类.在运用支持向量机进行分类时,为了能够找到全局最优解,使用粒子群算法对支持向量机中的惩罚参数c和核函数参数g进行了优化,基于最优参数的分类准确率达到了89. 8%.     

电能质量复合扰动分类方法研究

针对样本同时属于多个类别（或标签）现象的电力系统电能质量复合扰动,提出采用多标签分类方法来解决其分类识别问题。引入了电能质量复合扰动以及多标签分类的概念,提出了多标签分类器的评判指标,采用3种典型多标签分类器对电能质量复合扰动进行分类识别。仿真实验结果表明,在不同噪声条件下,多标签分类方法可以有效分类识别由电压暂降、电压暂升、电压短时中断、脉冲暂态、谐波和闪变等电能质量单一扰动组合而成的复合扰动。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.