刘志超
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：河南理工大学电气工程与自动化学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信更多>>
- 基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别研究被引量：1
- 2018年
- 针对目前煤矿电力系统中对常见的暂态电能质量扰动识别精度不高的问题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的扰动分类识别方法。介绍煤矿电力系统中常见的4种暂态扰动,利用广义S变换(GST)提取扰动中相空间时-频域的有用特征,然后利用PSO优化LSSVM分类器的惩罚因子c和参数σ,构建PSO-LSSVM分类器,最后将提取的特征量作为PSO-LSSVM分类器的样本进行训练、测试。MATALA仿真结果表明,该方法能够准确可靠地对煤矿电能质量扰动进行识别与分类,对于煤矿电能质量监测具有较高参考价值。
- 王新环刘志超卢彩霞
- 关键词：LSSVM粒子群优化GST
- 一种基于遗传算法的极限学习机改进算法研究被引量：3
- 2017年
- 针对传统极限学习机(ELM)缺乏有效的训练方法、应用时预测精度不理想这一弱点,提出了一种基于遗传算法(GA)训练极限学习机(GA-ELM)的方法。在该方法中,ELM的输入权值和隐藏层节点阈值映射为GA的染色体向量,GA的适应度函数对应ELM的训练误差;通过GA的遗传操作训练ELM,选出使ELM网络误差最小的输入权值和阈值,从而改善ELM的泛化性能。通过与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM4种方法的仿真结果对比,表明遗传算法有效地改善了ELM网络的预测精度和泛化能力。
- 王新环刘志超
- 关键词：遗传算法极限学习机权值阈值
- 基于GST的煤矿电能质量扰动特性分析被引量：2
- 2017年
- 针对我国现代化矿井的发展现状,阐述煤矿主要存在的4种暂态扰动信号的产生原因及特征,结合广义S变换(GST,generalized S-transformation)在分析电压幅值、持续时间及频率等方面的优越性,从不同角度提取模时频矩阵(MTFM,module time-frequency matrix)中频域和时域的有用特征,对4种暂态扰动信号:电压暂降、电压暂升、电压波动和电力谐波进行仿真分析。Matlab结果表明,基于GST的MTFM特征量提取方法能有效地检测到扰动的幅值突变、持续时间及频率变化,高频检测能力好。这些不同的特征可为进一步煤矿电能质量的扰动识别以及综合治理打下基础。
- 王新环武雪峥付子义刘志超
- 关键词：电能质量扰动广义S变换特性分析煤矿
- 基于改进S变换-TT变换的电压暂降特性研究被引量：10
- 2019年
- 针对S变换的窗函数固定,以及在检测扰动信号的起止时刻、幅值变化、相位变化时的检测精度不高的问题,在S变换中引入两个调谐因子,得到一种改进的S变换,并对改进的S变换进行傅里叶反变换得到TT变换,将改进的S变换与TT变换相结合应用到主要引起电压暂降的3种暂降源中,并在MATLAB软件上对这3种暂降扰动源信号进行了仿真分析。仿真结果表明,所提的方法比使用S变换方法在检测电压暂降信号上具有更高的检测精度和更好的效果,为更好地提取暂降特征信息以及暂降源的识别打下基础。
- 卢彩霞王新环刘志超王全义
- 关键词：S变换电压暂降
