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在這篇文章中我們將介紹繼電保護測試儀中微機型裝置的兩種新算法，小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在其中的應(yīng)用。

一、小波分析的應(yīng)用

小波分析是近代數(shù)學(xué)中一個迅速發(fā)展的新領(lǐng)域。小波分析具有伸縮、平移和放大功能，它在時域和頻域上同時具有良好的局部化性質(zhì)，能對不同頻率成分采用逐漸精細(xì)的采樣步長，聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)，這對于檢測高頻和低頻信號的任意細(xì)節(jié)均很有效，特別適合分辨奇異信號并能分辨奇異大小。所以小波分析在電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、電力系統(tǒng)故障診斷等諸多方面均有這廣闊的應(yīng)用前景

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（以下簡稱ANN）是模擬生物神經(jīng)遠(yuǎn)的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。經(jīng)訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動數(shù)據(jù)對及其進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測，預(yù)測某些不見的疲勞壽命。非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償和魯棒控制綜合方法的應(yīng)用，在實時工業(yè)控制執(zhí)行程序中較為有效。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的綜合，實現(xiàn)了電動機故障檢測的啟發(fā)式推理。對非線性問題，可通過ANN的BP算法學(xué)習(xí)整組運行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來準(zhǔn)確求解。對電力系統(tǒng)這個存在大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來講，ANN理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用具有很大的潛力。