一种基于多层前向神经网络的谐波检测方法

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摘要：谐波幅值和相位是有源滤波中的两项关键检测参数,两者均可由人工神经网络实现非线性映射.提出了一种用多层前向神经网络（MLFNN）来同时实现对两项参数进行测量的方法,并构造了一隐层采用正切函数,输出层采用线性函数的三层前向神经网络来进行仿真,以3次谐波为例阐述了该神经网络的训练方法和训练样本的组成.利用Matlab提供的工具箱,先用训练样本对神经网络进行训练,然后测量构造的未训练样本,其结果验证了方法的有效性.与传统FFT谐波检测方法的仿真比较表明：该方法在实时谐波检测中具有较高的精度和灵活性,且对采样数目没有严格限制,离线训练好的MLFNN可以适用于谐波源固定的场合.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200618/23061031.html

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关键词：神经网络 神经网 人工神经网络 MATLAB matla 多层前向神经网络 谐波检测 相位角 Matlab仿真