基于多特征融合的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201811081656.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN109034277A 公開(kāi)（公告）日 2018-12-18
申請(qǐng)公布號(hào) CN109034277A 申請(qǐng)公布日 2018-12-18
分類號(hào) G06K9/62;G06Q50/06 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張秉仁;劉衛(wèi)平;楊媛如;張煒琛 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 長(zhǎng)春朗音電測(cè)儀器有限公司
代理機(jī)構(gòu) 長(zhǎng)春眾邦菁華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 吉林大學(xué);長(zhǎng)春朗音電測(cè)儀器有限公司
地址 130000 吉林省長(zhǎng)春市前進(jìn)大街2699號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于多特征融合的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：分別對(duì)歸一化采樣信號(hào)進(jìn)行S變換、傅里葉變換和噪聲強(qiáng)度檢測(cè)，得到時(shí)頻矩陣、基頻信號(hào)和信號(hào)噪聲強(qiáng)度；根據(jù)時(shí)頻矩陣和基頻信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻特征提取，得到三個(gè)特征值；判斷信號(hào)噪聲強(qiáng)度是否大于信噪比閾值，若是，則根據(jù)三個(gè)特征值利用決策樹(shù)法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類，否則根據(jù)三個(gè)特征值利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類；輸出分類結(jié)果。本發(fā)明彌補(bǔ)了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和決策樹(shù)法各自的缺點(diǎn)，抗噪聲能力強(qiáng)，減少了信號(hào)的壓縮處理及計(jì)算量，在保證了高噪聲的情況下電能質(zhì)量擾動(dòng)分類結(jié)果不受影響的同時(shí)，提高了低噪聲下電能質(zhì)量擾動(dòng)的分類效果和成功率。