【摘 要】
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运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工
【基金项目】
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高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划基金项目(教育部人事司 2001-182)
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运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模型结合起来,提出了一种用于非整数次谐波检测的新方法。该方法首先对采样信号用加汉宁窗的FFT 算法进行预处理,得到了谐波个数和精度不高的谐波次数;其次根据谐波个数设定神经元的个数,根据预处理后得到的谐波次数设定神经网络谐波次数迭代的初始值;最后对改进后的人工神经网络进行训练,便可实现非整数次谐波的精确检测。仿真实例表明,该方法能将频率相近的非整数次谐波分离,可有效地提高谐波参数的检测精度,为谐波治理提供良好的依据。
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