基于时频原子变换的电能质量事件实时监测与分类/识别的关键技术研究
基本信息
批准号：50677044
项目类别：面上项目
资助金额：10.00
负责人：林涛
学科分类：
依托单位：武汉大学
批准年份：2006
结题年份：2007
起止时间：2007-01-01 - 2007-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：钱珞江,张承学,邓桂平,吴方劼,段志远
关键词：
模式识别电能质量电气参数测量人工智能信号处理
结项摘要
本项目探索使用新型时变信号分析工具即时频原子变换和人工智能技术实现电能扰动的实时检测和其中各类电能质量事件的实时、准确分类和识别。首先，时频原子变换方法实时检测电能扰动的发生并精确测量波形中特征信号分量的瞬时电气参数，形成电能质量事件的模式特征用于后续分类/识别。然后，由人工神经网络构成的模式分类器根据特征相量在输出平面中匹配的神经元所处的区域对各电能质量事件进行准确分类和识别，进一步揭示其发生、
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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