基于改进S变换和复合特征量的多级支持向量机的电能质量扰动分类 |
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引用本文: | 郭俊文?,李开成.基于改进S变换和复合特征量的多级支持向量机的电能质量扰动分类[J].电测与仪表,2014,51(8). |
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作者姓名: | 郭俊文? 李开成 |
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作者单位: | 华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室; |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51077058);国家自然科学基金资助项目(51277080) |
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摘 要: | 提出一种多级支持向量机对电能质量扰动事件分类的方法,该方法基于改进S变换和多级支持向量机。改进S变换首先通过傅里叶变换提取信号的主要频率成分,然后根据提取的主要频率成分设定相应的调节因子λ,使其在低频段有较高的时间分辨率,在高频段有较高的频率分辨率,从而增强了S变换的特征量提取能力。之后对各类信号的特征参数进行优化处理,产生复合特征量,最后在此基础上将复合特征量设置为支持向量,生成一个多级支持向量机分类器,从而实现多种电能质量扰动信号的识别。采用"二分树"分类的多级支持向量机支持向量较少,且容易实现。仿真测试结果验证了该方法相对于传统的基于S变换和支持向量机分类方法有较强的分辨率和抗噪能力。
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关 键 词: | 电能质量扰动 改进S变换 多级支持向量机 |
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