一种基于多层前向神经网络的谐波检测方法

摘要：

谐波幅值和相位是有源滤波中的两项关键检测参数,两者均可由人工神经网络实现非线性映射.提出了一种用多层前向神经网络(MLFNN)来同时实现对两项参数进行测量的方法,并构造了一隐层采用正切函数,输出层采用线性函数的三层前向神经网络来进行仿真,以3次谐波为例阐述了该神经网络的训练方法和训练样本的组成.利用Matlab提供的工具箱,先用训练样本对神经网络进行训练,然后测量构造的未训练样本,其结果验证了方法的有效性.与传统FFT谐波检测方法的仿真比较表明:该方法在实时谐波检测中具有较高的精度和灵活性,且对采样数目没有严格限制,离线训练好的MLFNN可以适用于谐波源固定的场合.

关键词：多层前向神经网络、谐波检测、相位角、Matlab仿真

所属期刊栏目：26

分类号：TM93

在线出版日期：2006-10-18（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：90-94