自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究

作者：杜春晖; 张晔^*

来源：现代电子技术, 2019, 42(21): 45-52.

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

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

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。

• 单位
  河北建筑工程学院