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在這篇文章中我們將介紹繼電保護(hù)測試儀中微機(jī)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(bǔ)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(jī)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(yùn)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。