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繼電保護(hù)測(cè)試儀中微機(jī)型裝置的新算法
在這篇文章中我們將介紹繼電保護(hù)測(cè)試儀中微機(jī)型裝置的兩種新算法，小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在其中的應(yīng)用。
一、小波分析的應(yīng)用
小波分析是近代數(shù)學(xué)中一個(gè)迅速發(fā)展的新領(lǐng)域。小波分析具有伸縮、平移和放大功能，它在時(shí)域和頻域上同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)，能對(duì)不同頻率成分采用逐漸精細(xì)的采樣步長(zhǎng)，聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)，這對(duì)于檢測(cè)高頻和低頻信號(hào)的任意細(xì)節(jié)均很有效，特別適合分辨奇異信號(hào)并能分辨奇異大小。所以小波分析在電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、電力系統(tǒng)故障診斷等諸多方面均有這廣闊的應(yīng)用前景
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（以下簡(jiǎn)稱ANN）是模擬生物神經(jīng)遠(yuǎn)的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。經(jīng)訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)及其進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測(cè)，預(yù)測(cè)某些不見的疲勞壽命。非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償和魯棒控制綜合方法的應(yīng)用，在實(shí)時(shí)工業(yè)控制執(zhí)行程序中較為有效。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的綜合，實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)的啟發(fā)式推理。對(duì)非線性問題，可通過ANN的BP算法學(xué)習(xí)整組運(yùn)行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來準(zhǔn)確求解。對(duì)電力系統(tǒng)這個(gè)存在大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來講，ANN理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用具有很大的潛力。