留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

李宁 任子晖 刘伟伟 王巍

李宁, 任子晖, 刘伟伟, 等. 基于小波包能量熵的电能质量扰动识别[J]. 工矿自动化, 2010, 36(8): 56-61.
引用本文: 李宁, 任子晖, 刘伟伟, 等. 基于小波包能量熵的电能质量扰动识别[J]. 工矿自动化, 2010, 36(8): 56-61.
LI Ning, REN Zi-hui, LIU Wei-wei, et al. Disturbance Recognition of Power Quality Based on Wavelet Packet-Energy Entropy[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(8): 56-61.
Citation: LI Ning, REN Zi-hui, LIU Wei-wei, et al. Disturbance Recognition of Power Quality Based on Wavelet Packet-Energy Entropy[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(8): 56-61.

基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

详细信息
  • 中图分类号: TM711

Disturbance Recognition of Power Quality Based on Wavelet Packet-Energy Entropy

  • 摘要: 提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  34
  • HTML全文浏览量:  1
  • PDF下载量:  5
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2010-08-10

目录

    /

    返回文章
    返回