强化学习在剔除配网告警信号中伴生信号的应用

• 作者: 刁柏青 姚刚 李晓志 董学新
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 配网 告警信号 伴生信号剔除 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 192-195,200
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.04.192

摘要

配网环境噪声以及复杂传输路径等干扰因素使得配网告警信号中伴生信号特征,往往表现得非常微弱,采用传统的信号剔除方法难以从告警信号中准确提取出伴生信号特征向量,伴生信号剔除准确率较低.针对此问题,提出一种基于强化学习支持向量机的配网告警信号中伴生信号剔除方法.采用小波分析算法对原始配网告警信号进行分解,获得若干子带信号,以峭度准则为指导标准对子带信号进行合并处理,并从所得合并结果中过滤出峭度极值分量,通过分析剩余信号分量的包络谱来提取伴生信号特征向量.将提取的伴生信号特征向量作为学习样本,强化学习支持向量机,并依据得到的伴生信号分类结果"对"或"错"的反馈对支持向量机分类器进行改进,达到从告警信号中有效剔除伴生信号的目的.实验结果表明,所提方法能够准确滤除配网告警信号中的伴生信号,具有一定的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刁柏青		7	22	2.0	4.0
2	姚刚		3	5	1.0	2.0
3	董学新		4	1	1.0	1.0
4	李晓志		1	1	1.0	1.0