段文峰

摘要 為了對(duì)牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確分析，本文提出了一種快速、準(zhǔn)確的擾動(dòng)分類方法。該方法分為兩個(gè)階段：特征提?。‵E）和決策。在第一階段中，本文使用S變換，可以得到不同頻率擾動(dòng)的特征提取。在決策階段，通過(guò)PSO優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM），并通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練對(duì)牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)分類，得到較高的檢測(cè)性能和泛化性能。仿真結(jié)果表明，本文的方法提高了牽引系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別能力且分類準(zhǔn)確率高、抗噪性強(qiáng)。

【關(guān)鍵詞】S變換 極限學(xué)習(xí)機(jī) 粒子群算法特征 分類

傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)是常用的決策分析工具，然而這些方法訓(xùn)練慢，泛化能力弱。ELM是一種覆蓋單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有優(yōu)良的分類性能，其性能不依賴迭代過(guò)程。自從第一次提出，ELM已經(jīng)應(yīng)用于分類和回歸模型以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域的研究。

1 S變換

1.1 連續(xù)S變換

4 基于S變換與ELM的牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)分類步驟如下

（1）利用S變換分析得到S變換時(shí)頻模矩陣;

（2）從時(shí)頻模矩陣提取牽引擾動(dòng)特征類比、：

（3）以牽引系統(tǒng)擾動(dòng)類為輸入，通PSO訓(xùn)練ELM。

5 仿真分析

5.1 S變換對(duì)牽引系統(tǒng)擾動(dòng)的仿真

本文僅以諧波干擾為例說(shuō)明S變換的特征提取能力。

該信號(hào)經(jīng)過(guò)S變換的分析結(jié)果如下：

圖l（a）中S變換模矩陣時(shí)間幅值平方和均值恒定，可見(jiàn)該牽引系統(tǒng)信號(hào)只有諧波信號(hào)。這些諧波分量的參數(shù)可從S變換的頻率幅值包絡(luò)l（b）得到。

可見(jiàn)，S變換較好的表征了諧波干擾的特征。

5.2 牽引系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類

本文以牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)的頻率為依據(jù)，設(shè)置擾動(dòng)信號(hào)如下：低頻（Cl-C4）、中高頻（C5—C8）和復(fù)合類擾動(dòng)信號(hào)（C9～Cll）。

在30dB—60dB噪聲下仿真生成20種擾動(dòng)信號(hào)600組，激活函數(shù)為Tanh，交叉因子CR=0.85。

由圖2可見(jiàn)，當(dāng)N'=13、Gmax=24時(shí)，每次迭代的訓(xùn)練時(shí)間增加2.23s，當(dāng)增加隱含層，訓(xùn)練時(shí)間增加9.77s，故N對(duì)時(shí)間降低的更明顯。

測(cè)試分析后，設(shè)Gmax=30，N'=12。從而確定PSO-ELM參數(shù)，并通過(guò)PSO-ELM進(jìn)行訓(xùn)練。

通過(guò)比較ELM和PSO-ELM分析可知，PSO-ELM在不同噪聲下能較好的辨識(shí)牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)，具有良好的抗噪性和魯棒性。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文基于S變換方法，有效提取了牽引系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征，為了解決傳統(tǒng)ELM的輸入權(quán)值和隱藏層節(jié)點(diǎn)偏置隨機(jī)選取的問(wèn)題，利用指數(shù)分布的改進(jìn)PSO算法的全局優(yōu)化能力，尋找優(yōu)質(zhì)種群個(gè)體，從而提高分類的效率和泛化能力，提高了電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別能力。仿真結(jié)果表明，本文的方法提高了牽引系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別能力且分類準(zhǔn)確率高、抗噪性強(qiáng)。

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