科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对电能质量扰动信号检测时，匹配追踪（Matching Pursuit， MP）算法搜索时频原子计算量大、易于将无关时频原子作为扰动信号分量进行计算、重构信号质量不佳的问题，提出了一种混沌动态多种群粒子群算法（Chaotic Dynamic Multi-Swarm Particle Swarm Optimization， CDMSPSO）对MP算法进行优化，即混沌动态多种群匹配追踪算法（CDMSPSO-MP）。首先，CDMSPSO算法在种群更新计算时使用Logistic映射替代伪随机数，提升信号重构时搜索时频原子的随机性，然后将种群划分为多个小规模种群并设置相应的重组期，增加信号重构时时频原子的多样性，最后以扰动信号与原子内积的绝对值作为CDMSPSO算法的适应度函数，替代MP算法的遍历计算，提升信号的重构速度。六种扰动信号仿真实验表明，在保持MP算法良好性能的基础上，CDMSPSO-MP算法有效提高了计算速度、减少了无关时频原子作为扰动信号分量的计算且提高了重构信号的质量。
- 单位
