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《浙江大学》 2009年
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电参量自适应测量技术研究

蔡忠法  
【摘要】: 傅里叶变换是常用的电参量分析方法,本文在分析傅里叶变换的特点和不足的基础上,将神经网络和功率谱估计应用于电参量测量,提出增强型Adaline神经网络和谐波基函数神经网络两种自适应电参量分析模型,以适应更短采样数据、更高频率分辨率、更快学习速度的电参量测量要求。 傅里叶变换在电参量测量中的局限性在于它存在频谱泄漏和栅栏效应,频率分辨率受采样数据长度限制,以及无法直接应用于非稳态周期信号的测量。针对非稳态周期信号,提出基于搜索的同步化算法,通过逆向搜索在非同步采样数据中截取整周期的采样序列,然后通过离散傅里叶变换得到所需电参量。针对稳态周期信号的非同步测量,基于Hanning窗与基于Blackman和Blackman-Harris等窗函数的插值傅里叶变换方法存在测量精度与运算量之间的矛盾,提出改进的Hanning窗插值傅里叶变换方法,通过消除基波对二次谐波的频谱泄漏,提高了Hanning窗插值傅里叶变换的总体分析精度,而附加的运算量很小。 Adaline神经网络应用于电参量分析时通过自适应滤波原理进行测量,无需事先对神经网络权值进行样本训练,但要求信号频率事先已知,较小的频率偏差会引起较大的分析误差。提出改进的增强型Adaline神经网络和谐波基函数(HBF)神经网络模型,将基波频率作为待定的权值,可以同时估计信号频率、幅值和相位。在学习算法中增加动量项并采用频率延迟调整策略,提高了算法的收敛速度。分析自适应电参量分析算法的收敛性条件,讨论学习率和动量因子等参数对算法收敛性的影响,给出学习率和动量因子的优化选择范围。仿真算例表明增强型Adaline和HBF神经网络电参量分析方法具有分析精度高、收敛速度快的优点。 针对傅里叶变换在分析间谐波时存在频率分辨率低的不足,提出现代功率谱估计与自适应神经网络相结合的间谐波分析方法。先通过AR Burg算法或MUSIC算法估算信号中谐波和间谐波的个数及频率初值,然后应用增强型Adaline和HBF神经网络分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位。仿真算例表明现代功率谱估计与自适应神经网络相结合的间谐波分析方法具有频率分辨率高、分析精度高、收敛速度快的优点,适用于非同步采样、数据长度较短等情况下的间谐波分析。 最后通过电参量数据采集系统对计算机用电和几种家用电器用电进行了采样,应用自适应神经网络方法进行了电参量分析,验证了所提出的自适应电参量测量方法的有效性和适用性,并得出了计算机和几种家用电器的用电数据及用电特点。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM930.1

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【参考文献】
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1 李荣武;PZ105真有效值交直流数字电压表[J];电测与仪表;1989年03期
2 李庆波,王菽蓉,徐勇;采样计算式测量方法的特点及应用[J];电测与仪表;1999年09期
3 潘文诚;参数自寻优等间隔同步采样法[J];电测与仪表;1999年11期
4 唐统一,赵伟;电测与仪表技术的回顾与展望[J];电测与仪表;2000年01期
5 蔡菲娜,张建奇;一种非均匀同步采样及其DFT算法[J];电测与仪表;2004年06期
6 张跃勤,张文希;计算机群对实验室用电的谐波污染分析及对策[J];电测与仪表;2004年08期
7 方伟林,王立功;双速率同步采样法在交流测量中的应用[J];电测与仪表;1997年04期
8 肖雁鸿,毛筱,罗瑞琼,彭永进;神经网络理论在谐波测量中的应用[J];电工技术学报;2002年02期
9 黄纯,彭建春,刘光晔,江亚群;周期电气信号测量中软件同步采样方法的研究[J];电工技术学报;2004年01期
10 于志豪,刘志珍,徐文尚;基于电路模型和神经网络的谐波电流检测方法[J];电工技术学报;2004年09期
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1 高培生;电力系统中的间谐波频谱分析[D];浙江大学;2008年
【共引文献】
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1 周本多;杨圣春;;电力系统谐波及其抑制[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2007年01期
2 胡红兰;;宣城电网电能质量在线监测系统的建设和应用[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年01期
3 严俊;赵立飞;;储能技术在分布式发电中的应用[J];安徽电力;2006年03期
4 伏洋;张国胜;李凤霞;刘宝康;;青藏高原应对气候变化与生态环境安全策略[J];安徽农业科学;2010年05期
5 杨良;;太阳能电池光谱性能测试系统[J];阳光能源;2009年03期
6 郑小平;刘梦婷;李伟;;事故预测方法研究述评[J];安全与环境学报;2008年03期
7 李雪梅;姜逢清;李兰海;王桂钢;韦炳干;;塔里木河北源及干流区域降水变化趋势与多尺度特征对比:[J];冰川冻土;2010年02期
8 李华伟;范瑜;;电压暂降对单相V/V牵引变压器的影响[J];北京交通大学学报;2011年02期
9 王怀群;王艳红;;红外轴温探头自动测试与特性分析研究[J];北京工业职业技术学院学报;2006年01期
10 赵纯;邹积岩;何俊佳;李小鹏;周正阳;;多级重接炮的数值仿真与优化物理设计[J];兵工学报;2008年06期
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1 项建弘;基于空时自适应处理的GPS调零技术应用研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 于蕾;OFDM系统的信道估计技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
4 夏文芳;认知无线电协作频谱感知性能提升方法研究[D];华中科技大学;2010年
5 李社锋;低挥发份劣质燃料循环流化床燃烧特性研究[D];浙江大学;2010年
6 赵佳飞;纳米流体辐射特性机理研究及其在太阳能电热联用系统中的应用研究[D];浙江大学;2009年
7 徐飞;脉冲放电电凝并结合碱液吸收烟气多种污染物协同脱除研究[D];浙江大学;2009年
8 魏永刚;晶格氧部分氧化甲烷制取合成气的基础研究[D];昆明理工大学;2008年
9 姜星莉;经济全球化背景下中国能源安全问题研究[D];武汉大学;2010年
10 李奇南;钢板磁悬浮系统控制[D];浙江大学;2010年
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1 方磊;王英健;张玉环;;电力系统谐波检测加窗插值算法及其Matlab实现[J];电瓷避雷器;2009年03期
2 鲁昌华,王光春,刘春;GPIB自动测试系统的同步方法[J];电测与仪表;2000年10期
3 笪许燕,李国栋,宋劲松;C++方法在虚拟仪器软件设计中的应用[J];电测与仪表;2001年10期
4 鲁昌华,笪许燕,王光春,陈胜军;基于GPIB的自动测试系统组态软件的研究[J];电测与仪表;2001年12期
5 李红,马新瑜;多层前馈神经网络在电力系统谐波测量中的应用[J];电测与仪表;2003年02期
6 李振然;基于递推最小二乘算法和自适应采样的微机自动准同期[J];电工电能新技术;1995年03期
7 黄纯,彭建春,刘光晔,江亚群;周期电气信号测量中软件同步采样方法的研究[J];电工技术学报;2004年01期
8 郭云玲;马永翔;;一种微机自动准同期并网装置设计[J];电工技术;2008年09期
9 李红伟,李在玉;FFT分析电力系统谐波的加窗插值算法[J];电工技术杂志;2004年10期
10 谢小荣,韩英铎;电力系统频率测量综述[J];电力系统自动化;1999年03期
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1 黄纯;电气信号数字化检测技术及应用研究[D];湖南大学;2005年
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1 陈宝录;CBL-IG电力负荷控制管理系统[J];北京节能;1999年03期
2 黄铮,杨大力;一种变步长因子及变动量因子的自适应算法[J];北京邮电大学学报;1994年03期
3 李晶;裴亮;郁道银;曹茂永;;超分辨率谱估计理论在电力系统谐波间谐波分析中的应用[J];传感技术学报;2006年06期
4 李荣武;;真有效值交直流电压转换器[J];电测与仪表;1986年05期
5 李荣武;电网用数字式板表[J];电测与仪表;1987年09期
6 戴先中;准同步采样应用中的若干问题[J];电测与仪表;1988年02期
7 许遐;;非正弦波形测量的同步采样技术[J];电测与仪表;1988年Z1期
8 冯志贤,刘星;准同步采样技术在非正弦电参量测量中的应用[J];电测与仪表;1989年04期
9 潘文;准同步采样方法应用中的几个问题[J];电测与仪表;1990年06期
10 王健,李智,耿建平;虚拟仪器系统中的IVI技术[J];电测与仪表;1999年12期
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1 童梅;智能控制在电力系统谐波抑制中的应用[D];浙江大学;2002年
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1 ;美用DNA制造出首个人造神经网络[J];硅谷;2011年17期
2 佟铮;张友鹏;;基于BP神经网络的机车轮对故障诊断系统研究[J];铁路技术创新;2009年01期
3 黄莲花;李光明;;神经网络数据融合在车用传感器中的应用[J];装备制造技术;2011年08期
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9 蒯松岩;吴涛;代尚方;张旭隆;;基于RBF的无位置开关磁阻电机控制系统[J];电力电子技术;2011年07期
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1 侯艳芳;冯红梅;;基于神经网络的调制识别算法的研究[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
2 沈建荣;杨林泉;陈琳;;神经网络的稳定性判据与区域经济结构调整[A];系统工程与可持续发展战略——中国系统工程学会第十届年会论文集[C];1998年
3 石山铭;李富兰;丁俊丽;;神经网络的知识获取[A];全国青年管理科学与系统科学论文集(第1卷)[C];1991年
4 吴清烈;徐南荣;;基于神经网络的一种多目标决策方法[A];复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集[C];1994年
5 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
6 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
7 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
8 金龙;吴建生;;基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型(摘要)[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“气候系统与气候变化”分会论文集[C];2003年
9 申伟;张元培;;基于MATLAB的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的应用[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年
10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 记者 陈青 通讯员 孙国根;揭示神经网络形成新机制[N];文汇报;2011年
2 于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
3 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
4 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
5 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
6 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
7 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
8 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
9 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
10 韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
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1 蔡忠法;电参量自适应测量技术研究[D];浙江大学;2009年
2 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
3 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
4 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
5 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
6 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
7 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
8 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
9 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
10 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
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1 廖犬发;一种配电网故障区间诊断系统的研究[D];武汉大学;2004年
2 陈燕;基于粒计算——神经网络的故障诊断方法与应用[D];太原理工大学;2011年
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4 王晶;基于神经网络理论实现混沌系统控制与同步研究[D];郑州大学;2002年
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6 张霞;GIS内部信号识别的神经网络建模及小波算法实现[D];天津大学;2003年
7 仲京臣;基于小波神经网络的故障诊断研究[D];中国海洋大学;2004年
8 任子武;基于神经网络的参数自整定PID控制算法研究[D];哈尔滨理工大学;2004年
9 高玉萍;基于专家系统与神经网络相结合的电力变压器故障诊断[D];西安理工大学;2005年
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