【摘 要】
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为提高电能质量复合扰动识别能力,提出一种采用多分辨率广义S变换（multiresolutiongeneralizedS-transform,GST）的扰动识别方法.首先,将信号频谱分为低频、中频、高频3个频域,
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51307020）,吉林省科技发展计划（20150520114JH）,吉林市科技发展计划（201464052）.
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为提高电能质量复合扰动识别能力,提出一种采用多分辨率广义S变换（multiresolutiongeneralizedS-transform,GST）的扰动识别方法.首先,将信号频谱分为低频、中频、高频3个频域,分别设定窗宽调整因子,使其在各个频域具有不同的时-频分辨率,满足不同扰动信号识别要求.并针对高频振荡识别问题,设计基于基频傅里叶谱特征的自适应窗宽调整方法.在此基础上,提取6种特征用于构建决策树.最后,提出最小分类损失原则,确定决策树节点分类阈值,设计扰动分类器.仿真与实测信号实验证明,新方法能够准
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