一种新型的电能质量扰动信号分析的CDMSPSO-MP算法

针对匹配追踪(matching pursuit,MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题，利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization,CDMSPSO)算法对MP算法进行优化，提出了CDMSPSO-MP算法。首先，CDMSPSO算法使用Logistic映射替代伪随机数更新种群，提高信号重构时搜索时频原子的随机性；然后，将种群划分为多个小规模种群并设置相应的重组期，增加信号重构时频原子的多样性；最后，以扰动信号与原子内积的绝对值作为CDMSPSO算法的适应度函数，替代MP算法的遍历计算，提升信号的重构速度。实验结果表明，CDMSPSO-MP算法有效提高了计算速度，减少了无关时频原子作为扰动信号分量的计算，提高了重构信号的质量。