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摘要
针对电能质量扰动信号分类中存在波形相似、准确率低的问题，提出一种双层支持向量机的分类方法。利用可调Q因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform, TQWT)对信号进行5层分解并提取特征，使用经粒子群算法优化后的支持向量机对扰动信号进行第一次分类；对第一次分类中错误样本集中的类别，结合小波去噪算法和TQWT提取特征；使用优化后的支持向量机对扰动信号进行第二次分类，以提高信号的分类准确率。仿真数据实验表明，所提出的分类方法能够有效识别14类扰动，与其他分类方法相比分类准确率更高，抗噪性更强，具有一定的应用价值。
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