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题名基于分段改进S变换的复合电能质量扰动识别
被引量：42
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作者
杨剑锋
姜爽
石戈戈
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期64-71,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61863023)
国网甘肃省电力公司科技项目(SGGSKY00DJJS1800118)~~
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文摘
针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线。其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进S变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动。
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关键词
复合扰动
分段改进S变换
时频特性
RBF神经网络
特征提取
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Keywords
composite disturbances
piecewise-modified S transform
time-frequency characteristic
RBF neural network
feature extraction
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名自适应S变换与决策树的电能质量复合扰动识别
被引量：1
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作者
陈力
宋曦
崔力心
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机构
国网甘肃省电力公司电力科学研究院
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出处
《科技创新与应用》
2019年第27期1-5,共5页
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文摘
对于电能质量问题中的检测与识别,提出了一种改进窗宽调节因子的S变换算法和决策树算法相结合的电能质量复合扰动识别新方法。首先在离散S变换的基础上,通过引入窗宽调节因子对时频域分辨率进行改进,结合能量集中度对调节因子进行自适应求取。其次利用统计方法计算提取了8种用于模式识别的特征量,并构建了决策树算法的分类器对样本进行训练和分类,并对复合扰动在不同噪声下进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于广义S变换且鲁棒性强,对于复合扰动的识别具有很好的效果。
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关键词
复合扰动
自适应改进S变换
决策树
时频分析
特征提取
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Keywords
composite disturbances
Self-adaption Modified S Transform
Decision Tree
time-frequency analysis
feature extraction
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名船舶动力定位系统的复合抗干扰控制
被引量：3
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作者
于子文
魏新江
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机构
鲁东大学数学与统计科学学院
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出处
《鲁东大学学报（自然科学版）》
2023年第1期42-49,共8页
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基金
国家自然科学基金(61973149)
山东省自然科学基金(ZR2020KF029)。
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文摘
针对带有未知时变干扰和推进器故障的动力定位船舶,本文提出一种复合抗干扰控制方法。通过设计随机干扰观测器和故障诊断观测器估计未知干扰和故障,利用线性矩阵不等式证明了船舶的位置和航向保持期望值,且动力定位系统的所有信号都是依均方渐近有界的。最后,以比例模型船进行仿真,验证所提策略的有效性。
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关键词
动力定位
复合抗干扰控制
未知环境干扰
未知时变故障
线性矩阵不等式
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Keywords
dynamic positioning
composite anti-disturbance control
unknown environmental disturbances
unknown time-varying faults
Linear Matrix Inequality
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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