【摘 要】
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该文提出了基于S变换和KNN的暂态电能质量扰动分类的识别方法。首先应用S变换对暂态扰动信号进行时频分析,从信号的S变换得到相应S变换模时频矩阵,并对时频矩阵进行分析,从中
【机 构】
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太原理工大学,长治市质量技术监督检验测试所
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该文提出了基于S变换和KNN的暂态电能质量扰动分类的识别方法。首先应用S变换对暂态扰动信号进行时频分析,从信号的S变换得到相应S变换模时频矩阵,并对时频矩阵进行分析,从中提取出8个有效特征量,再由特征量组成的特征向量输入模糊KNN算法分类器中,完成对扰动信号的智能分类。该文用Matlab7.0软件产生了6种常见暂态电能质量扰动信号类型,并进行了相应的分类。仿真结果表明,该方法结构简单,所需特征量少,并能准确的对扰动类型进行辨识。
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