【摘 要】
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针对电流互感器的磁滞特性引起的非线性问题,提出了一种支持向量机的非线性回归校正算法,对电流互感器的输出电压波形进行建模,参数优化和线性回归,从而达到非线性校正的目的
【机 构】
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哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,中国电信黑龙江省分公司
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(F2016022)
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针对电流互感器的磁滞特性引起的非线性问题,提出了一种支持向量机的非线性回归校正算法,对电流互感器的输出电压波形进行建模,参数优化和线性回归,从而达到非线性校正的目的。通过支持向量机算法对电流互感器的输出模型拟合仿真,与BP神经网络相比,支持向量机算法具有较好的非线性拟合能力,拟合误差小于3. 987e-05。在构造回归模型的基础上采用最小二乘法建立k值参数与输出电压的线性函数关系式,实现了对电流互感器输入电流的准确计算,使电流互感器非线性输出波形幅度平均均方误差降低到0. 434 9,相位误差小于1. 6
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