基于支持向量机的谐波分析研究与实现

发布时间：2017-09-05 22:40

  本文关键词：基于支持向量机的谐波分析研究与实现

  更多相关文章： 支持向量机 遗传算法 DSP微处理器 谐波分析

【摘要】：长期以来,以高消耗、重污染为特征的传统化石能源利用方式出现了严重的危机,化石能源日渐枯竭,环境问题变得刻不容缓。因此,提供可靠、稳定及高效的电力能源就显得十分重要。影响电能质量的因素众多,谐波在这些因素中尤为突出,因而就不可避免地要对谐波展开行之有效的控制和治理,显然这又必须以精准的谐波监测与分析为基础。基于DSP微处理器分析电力谐波的方式,具有分析精度高、体积小、功耗低、响应快等优点在众多的谐波监测与分析方式中脱颖而出,并受到了业界的广泛关注。本文以电力谐波为研究对象,对参数选择及求解过程优化后的支持向量机算法在谐波检测与分析场合中的应用进行了重点研究和设计,并搭建了DSP微处理器平台对所设计的算法进行了实际信号分析验证。首先,阐述并分析了统计学习的基本理论,引入了该理论基础上的支持向量机算法,并对该算法进行了深入的分析和研究,归纳出了支持向量机分析回归问题的具体步骤。对支持向量机理论下的谐波信号分析模型展开了深入的剖析,并指出了现行算法中存在的不足之处。其次,引入了遗传算法来搜索、优化支持向量机的相关调控参数,在遗传算法的理论基础上以数学建模的形式对该算法作出了分析与研究。深入分析与探讨了遗传算法在样本分析过程中如何保持样本的多样性及该算法的收敛性问题,阐述了遗传算法优化支持向量机参数问题的具体步骤。再者,选择了特殊的近似误差与产生代价之间关系的函数,并结合支持向量机基础上的电力系统信号分析理论重新构建了分析电力谐波信号的数学模型,归纳出了迭代加权最小二乘法分析该模型的具体步骤和流程,并在Matlab仿真环境下针对优化后混合算法的相关特性做了仿真实验。最后,基于TMS320F28335微处理器设计并搭建了可供本文设计算法实现的谐波监测与分析硬件平台,编写了通过遗传算法进行参数优化的支持向量机算法程序,并在微处理器平台上进行了谐波分析实验,实验结果证明了本文所设计算法在谐波分析方面具有较高的精度。
【关键词】：支持向量机 遗传算法 DSP微处理器 谐波分析
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TM711
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 1 绪论17-26
• 1.1 课题研究背景和意义17-18
• 1.2 电力谐波概述18-21
• 1.3 课题研究现状21-25
• 1.4 本文的主要内容及工作安排25-26
• 2 支持向量机基本理论及其谐波分析原理26-46
• 2.1 统计学习基础理论阐述26-29
• 2.2 支持向量机基本理论分析29-39
• 2.3 支持向量机分析电力谐波的原理39-45
• 2.4 本章小结45-46
• 3 基于遗传算法的支持向量机参数优化46-54
• 3.1 遗传算法的阐述分析46-50
• 3.2 支持向量机的参数优化50-53
• 3.3 本章小结53-54
• 4 基于GA-SVM的电力谐波分析与仿真54-68
• 4.1 迭代加权最小二乘法求解支持向量机模型54-58
• 4.2 算例分析58-67
• 4.3 本章小结67-68
• 5 基于DSP微处理器谐波分析平台的实现68-87
• 5.1 监测方案选择68-69
• 5.2 谐波采样电路设计69-72
• 5.3 谐波分析电路设计72-85
• 5.4 本章小结85-87
• 6 总结与展望87-89
• 6.1 总结87-88
• 6.2 后续的研究工作88-89
• 参考文献89-94
• 作者简历94-96
• 学位论文数据集96

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本文编号：800643