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| 基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别 | |
| 作者姓名： | 唐求 王耀南 郭斯羽 蒋锋 |
| 作者单位： | 湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;长沙矿冶研究院,湖南,长沙,410012 |
| 摘 要： | 提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果. |
| 关 键 词： | 电能质量 扰动 分类 S变换 快速傅里叶变换 |
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