基于S变换和弹性神经网络的电能质量扰动分类

• 作者: 余健明 范广伟 赵强强 陈仕锟
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量扰动 S变换 特征量提取 神经网络 弹性反向传播 分类
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 468-472
• 分类号: TN759
• 字数: 3128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2010.04.018

摘要

提出了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动分类方法.通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动信号时频特征量的输出,并确定特征量的最优组合来增加弹性BP神经网络分类的精度.同时研究了在不同噪声条件下弹性BP神经网络分类的敏感度.测试结果显示,该方法能有效地对电能质量扰动信号进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余健明	西安理工大学自动化与信息工程学院	67	1955	24.0	43.0
2	赵强强	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	2	1.0	1.0
3	范广伟	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	2	1.0	1.0
4	陈仕锟	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	2	1.0	1.0