为了对牵引系统扰动信号进行准确分析,本文提出了一种快速、准确的扰动分类方法。该方法分为两个阶段:特征提取(FE)和决策。在第一阶段中,本文使用S变换,可以得到不同频率扰动的特征提取。在决策阶段,通过PSO优化极限学习机(ELM),并通过学习训练对牵引系统扰动信号分类,得到较高的检测性能和泛化性能。仿真结果表明,本文的方法提高了牵引系统电能质量扰动识别能力且分类准确率高、抗噪性强。
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