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一种基于多层前向神经网络的谐波检测方法
引用本文:汤胜清,程小华.一种基于多层前向神经网络的谐波检测方法[J].中国电机工程学报,2006,26(18):90-94.
作者姓名:汤胜清  程小华
作者单位:华南理工大学电力学院,广东省,广州市,510640
摘    要:谐波幅值和相位是有源滤波中的两项关键检测参数,两者均可由人工神经网络实现非线性映射。提出了一种用多层前向神经网络(MLFNN)来同时实现对两项参数进行测量的方法,并构造了一隐层采用正切函数,输出层采用线性函数的三层前向神经网络来进行仿真,以3次谐波为例阐述了该神经网络的训练方法和训练样本的组成。利用Matlab提供的工具箱,先用训练样本对神经网络进行训练,然后测量构造的未训练样本,其结果验证了方法的有效性。与传统FFT谐波检测方法的仿真比较表明:该方法在实时谐波检测中具有较高的精度和灵活性,且对采样数目没有严格限制,离线训练好的MLFNN可以适用于谐波源固定的场合。

关 键 词:多层前向神经网络  谐波检测  相位角  Matlab仿真
文章编号:0258-8013(2006)18-0090-05
收稿时间:2006-04-26
修稿时间:2006-04-26

A Harmonic Measuring Approach Based on Multilayered Feed Forward Neural Network
TANG Sheng-qing,CHENG Xiao-hua.A Harmonic Measuring Approach Based on Multilayered Feed Forward Neural Network[J].Proceedings of the CSEE,2006,26(18):90-94.
Authors:TANG Sheng-qing  CHENG Xiao-hua
Affiliation:South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong Province, China
Abstract:
Keywords:multilayered feed forward neural network  harmonic measuring  phase angle  Matlab simulation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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