14、瞬态动力学相关知识解析

瞬态动力学相关知识解析

1. 输入类型及传递函数

在系统研究中,不同类型的输入能帮助我们了解系统的特性。正弦输入是一种重要的输入方式,使用正弦输入可以确定系统的传递函数。传递函数能让我们预测线性动态系统对任何输入(包括脉冲函数输入)的输出。系统的传递函数是其脉冲响应的拉普拉斯变换。

随机噪声输入的方法则基于互相关的统计概念。

2. 卷积积分
2.1 卷积积分的定义与原理

如果已知线性动态系统对脉冲函数输入的响应(即脉冲响应),那么对于所有可能的输入,相关线性微分方程的解就已知了。任意接收输入 $b(t)$ 的线性动态系统的解由下式给出:
[x(t) = \int_{-\infty}^{t}b(t’)I(t,t’)dt’]
这个方程右边的积分称为卷积积分,计算这个积分的过程称为卷积。

我们可以用脉冲函数来深入理解这个式子。假设 $b(t)$ 是离散时间或数字化输入,可将其表示为一系列脉冲函数,每个脉冲函数对应一个输入时间 $t_i$,并根据当时输入的大小对脉冲响应进行缩放。则有:
[k^{-1}\frac{dx}{dt} + x(t) = B(t_0)\int_{-\infty}^{\infty}\delta(s - t_0)ds + B(t_1)\int_{-\infty}^{\infty}\delta(s - t_1)ds + \cdots + B(t_i)\int_{-\infty}^{\infty}\delta(s - t_i)ds + \cdots]
其中 $B(t_i)$ 是第 $i$ 个输入的大小。在每个时间 $t_i$,动态系统对大小为 $B(t_i)$ 的脉冲函数脉冲做出响

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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