自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73-34

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：45-48,52