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基于小波神经网络的时变谐波信号检测 总被引:3,自引:0,他引:3
电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛性能;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法;分析算法的时效性;并与其它检测方法做出比较。经仿真试验表明,该文所述的方法提高了检测的精度和效率。 相似文献
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介绍了一种对电力通信信号进行消噪的小波包分析方法,从小波包的构造、小波的选择和去噪阀值的确定几个方面来阐述该方法。小波包变换是基于小波变换的进一步发展,能够提供比小波变换更高的分辨率。通过利用Daubechies构造的具有紧支撑的db小波所构造的小波包变换和小波变换算法的对比来对实际数据进行处理,证明了该方法的可行性。 相似文献
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电力线通信的小波包消噪 总被引:1,自引:0,他引:1
利用电力线路传输信息不需要架设通信线路,可以方便地实现电力营销的自动化,甚至组建新的Internet物理层信息载体。但由于电力线路存在着强噪音、信道衰减等原因,严重影响了通信质量。小波包变换是基于小波变换的进一步发展,能够提供比小波变换更高的分辨率。文中介绍了一种对电力通信信号进行消噪的小波包分析方法,从小波包的构造、小波的选择和去噪阀值的确定等几个方面来进行阐述。通过利用Daubechies构造的具有紧支撑的db小波所构造的小波包变换和小波变换算法的对比来对实际数据进行处理,证明了该方法的可行性。 相似文献
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基于小波分析中小波变换的两个不同角度,分别介绍了两种不同的小波网络,并对这两种小波网络的构成、模型和函数逼近能力进行了讨论,给出了这两种小波网络对一阶梯函数逼近的仿真结果,得出第二种小波网络具有更好的函数逼近能力,最后介绍了这两种小波网络在信号分类器方面的应用,给出了各自学习模型和仿真结果. 相似文献
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基于小波分析中小波变换的两个不同角度,分别介绍了两种不同的小波网络,并对这两种小波网络的构成、模型和函数逼近能力进行了讨论,给出了这两种小波网络对一阶梯函数逼近的仿真结果,得出第二种小波网络具有更好的函数逼近能力,最后介绍了这两种小波网络在信号分类器方面的应用,给出了各自学习模型和仿真结果。 相似文献
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电力系统暂态信号的小波分析方法及其应用(一)小波变换在电力系统暂态信号分析中的应用综述 总被引:17,自引:3,他引:17
暂态信号分析是电力系统故障诊断和暂态保护的基础和依据,小波变换为暂态信号分析提供了强有力的数学工具。本文对国内外小波变换在电力系统暂态信号分析的应用研究内容及现状进行了综述,展示了一些新思路,指出了存在的问题和进一步研究的方向。 相似文献
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小波变换在电力设备故障诊断中的应用研究 总被引:26,自引:5,他引:21
利用Parseval恒等式分析了信号谱分析中连续小波变换结果的物理涵义,并由此导出了信号特征谱分析中小波基的选取原则和小波母函数的通用选取方法。针对定子绕组单相接地故障,讨论了小波母函数的选取方法、基于小波变换的故障识别方法及实现过程,并与离散傅氏变换进行了对比分析。通过动模实验结果充分验证了小波变换方法的可行性和优越性。 相似文献
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小波分析在系统辨识中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
对小波分析的主要研究方向和特点进行了介绍,综述了小波分析在系统辨识中的应用。针对不同的辨识模型,讨论了小波分析不同的应用形式,研究了小波网络在系统辨识中的应用。最后探讨了小波分析在系统辨识中的研究方向。 相似文献
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基于小波模糊神经网络配网馈线故障测距的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上,结合小波变换和模糊神经网络的特点,提出了适合配网故障后暂态信号分析的小波模糊神经网络模型及算法,应用于小电流接地系统的故障测距.理论分析及大量仿真结果显示此方法是可行的,且具有较好的故障测距性能. 相似文献
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提出一种基于改进遗传算法进化小波神经网络用于机器人腕力传感器动态补偿的新方法,介绍算法原理。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,用改进的遗传算法来优化小波神经网络结构和参数,建立腕力传感器的动态补偿模型。结果表明,采用遗传小波神经网络进行腕力传感器动态补偿,能克服BP算法存在易陷入局部极小点的缺点,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了好的综合,补偿模型建立的速度和精度得到提高。 相似文献
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利用Morlet连续小波变换实现非整次谐波的检测 总被引:39,自引:8,他引:39
针对常规快速傅立叶变换无法检测非整次谐波的问题。文章提出了利用小波变换实现检测非整次谐波的方法。小波函数是具有时域和频域良好局部化特性的函数,理论上可以用于非整次谐波的检测,但是小波变换存在着由于频谱泄露而带来的混频问题,给谐波的检测带来误差。为解决此问题,可选择分频严格的小波函数,或者选择合适的分析方法,该文选用的分析方法是连续小波变换,选用的基小波是具有良好频域特性的Morlet小波,通过Matlab仿真,在1个周期的采样数据中,能够较为准确地把不同频率的整次和非整次谐波分离出来,这表明了小波变换对于非整次谐波的检测和分析是可行的,从而为谐波的精确检测提供了有效的手段。 相似文献