电子式电流互感器畸变信号自动识别方法仿真
【摘要】 为了提高畸变信号自动识别的准确性，提出基于小波变换的电子式电流互感器畸变信号自动识别方法。构建小波阈值神经网络模型，将小波最优阈值去噪器融入神经网络模型中，对电子式电流互感器中含噪信号进行去噪，并利用小波变换模极大值理论识别畸变信号的奇异点，获取信号的Lipschitz指数、小波能量系数、均差值、形成畸变信号的特征空间，根据随机生成的畸变信号样本在特征空间的分布，形成畸变信号的诊断模型，实现电子式电流互感器畸变信号自动识别。实验结果表明，所提方法能够快速、准确识别电子式电流互感器中的畸变信号，且具有一定的可行性。:电子式电流互感器;畸变信号;自动识别方法:TP393BSimulationofAutomaticRecognitionMethodforDistortionSignalofElectronicCurrentTransformerGAOXue-junTONGShi-cheng基金项目:湖北省微电网工程技术研究中心开放基金(2015KDW03):2019-01-09
