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刘圣楠

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：燕山大学电气工程学院河北省电力电子节能与传动控制重点实验室更多>>
发文基金：河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电能
  • 1篇电能质量
  • 1篇电能质量扰动
  • 1篇电能质量扰动...
  • 1篇原子分解
  • 1篇扰动识别
  • 1篇消噪
  • 1篇PSO
  • 1篇MP算法

机构

  • 1篇燕山大学

作者

  • 1篇曲正伟
  • 1篇王云静
  • 1篇李燕
  • 1篇刘圣楠

传媒

  • 1篇电测与仪表

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于PSO-MP算法和RBF神经网络的电能质量扰动识别被引量：9
2016年
准确识别扰动信号类型对分析和治理电能质量问题具有重要意义。文中提出一种基于粒子群优化匹配追踪算法(PSO-MP)和RBF神经网络的电能质量扰动识别方法。首先,构建工频原子库将工频信号提取出来,得到的残余信号能更好地体现扰动信号差异性;再利用PSO优化匹配追踪算法以减小计算量,并结合离散Gabor原子库对残余扰动信号进行稀疏分解,准确提取其原子参数;最后将原子参数以及残余信号在原子上的投影的均值和标准偏差作为特征量,利用RBF神经网络对扰动信号进行识别。仿真算例表明,该方法能够有效地识别几种常见的电能质量扰动,且具有抗噪性能强、计算量小等优点。
王云静李燕曲正伟刘圣楠
关键词：电能质量扰动原子分解消噪
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