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10.16652/j.issn.1004-373x.2019.21.010

自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究

引用
介绍了组合适应线性神经网络最小平均值评估法(Adaline-LMM)对脉冲控制信号的拟合分析方法,用于对电力控制系统中的信号评估.通过对系统信号中的各个谐波分量的幅值和相位进行谐波辨识,并对Adaline的权重向量进行更新,同时对目标函数进行技术估计.其中,自适应神经网络中的权重向量由LMM算法进行迭代更新,通过最小平均值估计算法的引入,减小由于脉冲噪声引起的暂时波动的影响.通过对给定脉冲信号进行拟合,可以发现所提方法具有较高的计算精度.

Adaline-LMM、谐波辨识、信号评估、拟合分析、权重向量更新、信号拟合

42

TN911.73-34

2019-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

45-48,52

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1004-373X

61-1224/TN

42

2019,42(21)

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