【摘 要】
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针对现有神经网络谐波检测方法计算繁琐、精度不高的缺点,提出了带有预处理分类判别的神经网络谐波检测方法。首先利用谐波分类算法对谐波信号进行预处理,按照是否含有间谐波
【机 构】
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天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室
【基金项目】
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天津市优秀科技特派员计划资助项目(16JCTPJC46600)
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针对现有神经网络谐波检测方法计算繁琐、精度不高的缺点,提出了带有预处理分类判别的神经网络谐波检测方法。首先利用谐波分类算法对谐波信号进行预处理,按照是否含有间谐波将要处理的谐波信号分为两类。对于不含有间谐波的信号,采用简化神经网络算法分析整次谐波的幅值和相位;对于含有间谐波的信号,采用自适应步长神经元分组式神经网络进行检测。针对这两类谐波信号各自的特点,充分发挥预处理分类算法的作用以及两种神经网络各自的优势,形成完整的谐波检测算法。仿真结果表明:该方法能够提升谐波检测的速度和精确度,整次谐波检测算法仅用原
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