基于类别语言值的电能质量信号模糊分类

发布时间：2017-09-30 03:05

  本文关键词：基于类别语言值的电能质量信号模糊分类

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【摘要】：模糊逻辑方法已被广泛用于电能质量信号的分类,但在模糊分类系统设计过程中存在过多的不确定因素,增加了设计过程的复杂性,不易得到好的分类结果。针对这一问题,本文提出一种基于类别语言值的电能质量信号模糊分类方法。该方法直接用待分类的各个类别来定义模糊输入变量的语言值,根据各个类别对应的输入变量取值来设定隶属函数。所设计分类系统的模糊规则直接来自于对输入量数值分布的分析,规则数量与类别数量相同。输入模糊变量的语言值和隶属函数的设计,不再只与输入量相关,而且与待分类信号性质、分类结果直接相关。仿真和实测数据的分类识别结果表明了这种模糊分类方法的可行性和有效性。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;
【关键词】： 电能质量 模糊逻辑 类别语言值 特征选择
【基金】：国家自然科学基金(51277042)资助项目
【分类号】：TM711
【正文快照】： 1引言现代电力系统中,电力电子设备的应用越来越广泛,各种非线性、冲击性、波动性负载大量增加,使电力系统所遭受的电能质量扰动日趋严重。随着电网规模的不断扩大和用户对电能质量要求的不断提高,如何提高电能质量、保证供电可靠性,受到日益广泛的关注。电能质量信号的分类是

【参考文献】

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【共引文献】

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3 管春;周雒维;卢伟国;;基于多标签RBF神经网络的电能质量复合扰动分类方法[J];电工技术学报;2011年08期

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【相似文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：945754