本文關(guān)鍵詞：基于判別字典學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別方法　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2015年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量 識(shí)別 稀疏表示 字典學(xué)習(xí) 重構(gòu)算法

【摘要】：電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別方法通常是先通過(guò)數(shù)字信號(hào)處理工具對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和特征提取,再采用人工智能方法對(duì)特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,增加了識(shí)別過(guò)程的復(fù)雜性和冗余性。提出一種基于判別字典學(xué)習(xí)(DDL)的稀疏表示電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別方法,可有效減少識(shí)別步驟、降低復(fù)雜性,并提高識(shí)別率。該方法首先采用主成分分析方法將K類(lèi)擾動(dòng)訓(xùn)練樣本集降維為擾動(dòng)降維特征訓(xùn)練樣本集,由各類(lèi)樣本分別訓(xùn)練出冗余子字典,然后級(jí)聯(lián)成判別字典。接著基于l0范數(shù)算法求解出降維測(cè)試信號(hào)在該判別字典下的稀疏表示矩陣,最后利用不同的冗余子字典重構(gòu)測(cè)試樣本,由冗余殘差最小值確定目標(biāo)歸屬類(lèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地對(duì)不同電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別,過(guò)程簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)量少、抗噪聲魯棒性好,在信噪比20 d B以上的噪聲環(huán)境中電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。
[Abstract]:Power quality disturbance recognition method usually uses digital signal processing tools to detect and extract features, and then uses artificial intelligence method to classify and identify features. A sparse representation power quality disturbance recognition method based on discriminant dictionary learning (DDL) is proposed, which can effectively reduce the recognition steps and complexity. The method firstly reduces the dimension of the K-disturbance training sample set into the disturbance dimensionality reduction feature training sample set, and trains redundant sub-dictionaries from each kind of samples respectively by using principal component analysis (PCA) method to improve the recognition rate. Then concatenated into a discriminant dictionary. Then the sparse representation matrix of the reduced dimension test signal in the discriminant dictionary is solved based on the l0-norm algorithm. Finally, different redundant sub-dictionaries are used to reconstruct the test samples. The target attribution class is determined by the minimum residual value, and the signal recognition of power quality disturbance is realized. The simulation results show that the method can effectively identify different power quality disturbances, the process is simple and the amount of data is less. The anti-noise robustness is good, and the power quality disturbance recognition accuracy is more than 95% in the noise environment with signal-to-noise ratio (SNR) of more than 20 dB.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61301138) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃(1401053C) 江蘇大學(xué)高級(jí)人才啟動(dòng)基金(10JDG136)項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】：TM711
【正文快照】： 1引言隨著工業(yè)領(lǐng)域的規(guī)�；l(fā)展,整流設(shè)備、變頻調(diào)速設(shè)備等非線(xiàn)性電力電子裝置的需求不斷增加,電能質(zhì)量污染的問(wèn)題日益嚴(yán)重對(duì)電能質(zhì)量的研究越來(lái)越受重視。對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別是電能質(zhì)量改善的前提和基礎(chǔ)[1-2]。近年來(lái)大量國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行了研究

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 何朝輝;基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類(lèi)[D];湖南大學(xué);2009年

3 孫維妮;暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)的識(shí)別與監(jiān)測(cè)[D];中國(guó)石油大學(xué);2009年

4 趙強(qiáng)強(qiáng);基于S變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)分類(lèi)[D];西安理工大學(xué);2010年

5 張宏財(cái);基于S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析[D];北京化工大學(xué);2010年

6 趙燕;電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

7 張萍;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別方法的研究[D];西安理工大學(xué);2006年

8 曾凌云;小波分析在電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分析檢測(cè)中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2007年

9 張秀娟;電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與類(lèi)型識(shí)別方法研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2004年

10 樂(lè)葉青;基于Wigner-Ville分布的電能質(zhì)量擾動(dòng)的分析[D];浙江大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：1402465