基于改进神经网络的谐波分析虚拟仪器研究

被引量 : 5次 | 上传用户:zjuxy2001
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着我国工农业现代化进程的稳步推进,电力变换装置在国民经济各部门都得到广泛应用。然而它们在实现功率控制和处理时向电力系统注入谐波电流,严重干扰公共接入点的电压稳定性。神经网络以其突出的非线性拟合能力和自适应特点在谐波成分辨识领域取得了良好的应用效果;而蚁群算法拥有自动学习解空间的分布和无需控制中枢指导的优势,可以提高最终解的全局最优性。本文提出蚁群优化的神经网络谐波分析方法,结合功能强大的虚拟仪器技术,能够很好地分析谐波成分信息。首先文章通过比较分析选择BP神经网络作为本文研究的神经网络类型
其他文献
在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上,中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大.认清发展现状,理清发展逻辑,紧跟发展机会,是产业当中所有参与者需努力的方向.
期刊
配电网重构的实质是在满足支路容量、节点电压以及开关操作次数等约束的条件下,通过改变网络结构来优化网络运行,以达到降低线损、均衡负荷和改善电压质量等目的。配电网拓扑分析与潮流计算是配网重构的基础,本文采用基于图论的节点支路矩阵来描述配电网的馈线结构,能够反映网络的动态变化;分析了各种常见的潮流计算方法,结合配网自身特点,选择前推回代法作为配网潮流计算的方法。配电网重构按照处理的时间变量的不同可以分为
现阶段的人脸表情识别技术对标准姿态人脸表情的识别已经达到了很高的水准,然而现在绝大多数的人脸表情识别系统还不能应用于人脸姿态变化的场合。针对人脸表情识别系统中,人