论文摘要
鉴于S变换的窗口函数对不同频带信号的自适应能力差,提出一种新型的改进S变换（Modified S-Transform,MST）,该方法通过引入四个辅助参数,优化高斯窗函数尺度因子的自适应能力,使改进S变换的能量集中度最大化,获得了更出色的时频分辨能力。建立了基于扰动信号幅值和相位的特征值评价体系,采用随机森林（Random Forest,RF）算法对包括标准信号和电压暂降、电压暂升、高次谐波、暂态振荡等10种扰动信号共11类电能质量信号分类识别。与已有文献采用的决策树、支持向量机和神经网络分类结果进行了对比分析,仿真试验结果表明,该方法分类准确率高,抗干扰能力强,且在训练样本少、低信噪比（Signal-to-Noise Radio,SNR）条件下分类结果优势明显。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高健,崔雪,邹晨露,刘洋
关键词: 改进变换,能量集中度,随机森林,电能质量,扰动识别
来源: 电测与仪表 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 武汉大学电气工程学院
分类号: TM711
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.01.002
页码: 8-14+21
总页数: 8
文件大小: 1160K
下载量: 213
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