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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電源技術>基于深度學習的電容器介損角辨識

      基于深度學習的電容器介損角辨識

      2018-01-19 | rar | 2.38 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　當前電容器介質損耗因素的計算方法為正向求解過程，即先對電容器工作電流和電壓進行采樣，再使用諧波分析等方法計算介損值，實踐中算法穩(wěn)定性不佳。為此提出了一種基于深度學習的電容器介損角辨識方法，采用一段時間的監(jiān)測值訓練深度學習網絡，再使用該深度學習網絡對新采樣的信號進行辨識，判斷介損角變化量（分辨率為0. 001%）。給出了用于深度學習的介損角表示信號D8（t）的計算過程，證明了在討論域內該信號的幅值即是介損角6，且其波形形狀包含監(jiān)測裝置受到的干擾。仿真實驗證明該方法有效，比加漢寧窗的諧波分析法具有更好的抗噪能力。實際在線監(jiān)測樣本的計算結果表明其穩(wěn)定性優(yōu)于加漢寧窗的諧波分析法，且辨識結果不受電壓互感器角差的影響。

      基于深度學習的電容器介損角辨識

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