高电压背景下弱干扰信号重构研究
弱谐波信号通常湮没在电力噪声与混沌噪声合成的复杂混沌背景中,考虑到此前纯净混沌背景检测方法的不足,该文提出了新的混沌检测方法.根据Takens 定理中嵌入空间吸引子不变性,提出基于相空间重构理论的交替迭代神经网络预测算法和相应的弱电量信号检测及恢复模型,并进行了复杂混沌背景中微弱正弦信号检测验证.首先,依据重构原则,在原始相空间中进行非线性映射拟合,对混沌背景建模;然后利用输出结果进行相空间重构,掌握原始相空间和嵌入相空间的近似演化规律;最终达到提取待测信号的目的.理论与数值仿真实验表明,该文方法应用于复杂混沌背景中弱谐波信号的检测:具有比以往方法更简洁、更灵敏、收敛速度更快的优点,同时也证明了该方法应用于电力系统小信号分析领域的实用性.
弱谐波信号 电力噪声 神经网络 相空间重构 混沌检测 信号分析
张林
重庆市电力公司,重庆市渝中区 400014
国内会议
重庆
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996-1001
2008-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）