带有预处理分类判别的神经网络谐波检测方法

发布时间：2023-03-05 09:05

　　针对现有神经网络谐波检测方法计算繁琐、精度不高的缺点,提出了带有预处理分类判别的神经网络谐波检测方法。首先利用谐波分类算法对谐波信号进行预处理,按照是否含有间谐波将要处理的谐波信号分为两类。对于不含有间谐波的信号,采用简化神经网络算法分析整次谐波的幅值和相位;对于含有间谐波的信号,采用自适应步长神经元分组式神经网络进行检测。针对这两类谐波信号各自的特点,充分发挥预处理分类算法的作用以及两种神经网络各自的优势,形成完整的谐波检测算法。仿真结果表明:该方法能够提升谐波检测的速度和精确度,整次谐波检测算法仅用原算法3%的迭代次数即可达到相同的误差目标,间谐波检测算法仅用原算法42%的迭代次数即可使训练精度提升10倍。

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【文章目录】：
1 谐波信号预处理分类
2 神经网络整次谐波检测及其改进
3 神经网络间谐波检测方法
4 结论



本文编号：3755905