基于复调制细化和Adaline网络的谐波检测方法
针对传统快速傅里叶变换(FFT)与自适应线性(Adaline)神经网络结合的谐波检测方法中,存在难以辨识频率相近谐波的问题,提出一种改进方法.首先,利用复调制频谱细化对快速傅里叶变换后的频谱峰值进行细化,确定谐波的个数和大致频率.其次,将所得谐波个数和大致频率代入Adaline神经网络中进行训练,获得准确的谐波幅值、频率和相位.最后,利用不同谐波算例对所提方法进行仿真验证.所提方法均能准确检测出各算例中的谐波个数、频率、幅值和相位,误差均保持在小数点后三位,且用时较短.结果表明,该方法可以有效解决整数次谐波附近的精细化辨识问题,准确率高且时效性好,并具备一定的自动化程度.
电能质量、谐波检测、人工神经网络、复调制细化
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TM930;TB9
北京建筑大学博士基金项目ZF15054
2022-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
43-50
