针对现有神经网络谐波检测方法计算繁琐、精度不高的缺点,提出了带有预处理分类判别的神经网络谐波检测方法.首先利用谐波分类算法对谐波信号进行预处理,按照是否含有间谐波将要处理的谐波信号分为两类.对于不含有间谐波的信号,采用简化神经网络算法分析整次谐波的幅值和相位;对于含有间谐波的信号,采用自适应步长神经元分组式神经网络进行检测.针对这两类谐波信号各自的特点,充分发挥预处理分类算法的作用以及两种神经网络各自的优势,形成完整的谐波检测算法.仿真结果表明:该方法能够提升谐波检测的速度和精确度,整次谐波检测算法仅用原算法3％的迭代次数即可达到相同的误差目标,间谐波检测算法仅用原算法42％的迭代次数即可使训练精度提升10倍.
谐波检测 神经网络 预处理 分类 傅里叶变换 间谐波 整次谐波