长治智能电能质量分析仪生产厂商电话
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模平行计算的基础，它既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络法的优点是:（1）可处理多输入－多输出系统，具有自学、自适应等特点。（2）不必建立数学模型，只考虑输入输出关系即可。缺点是:（1)存在部小问题，会出现部收敛，影响系统的控制精度；（2)理想的训练样本提取困难，影响网络的训练速度和训练质量；（3)网络结构不易优化。
电能质量分析仪(也称为三相电能质量分析仪)用于测量电力信号，以确定负载在该电力下正常运行的能力。没有正确的电源，电气设备可能会过早地出现故障或失灵。有许多不同的因素会导致电能质量下降。
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Fourier变换Fourier变换是电能质量分析领域中的基本方法，在实时系统中，通常采用短时Fourier变换方法(STFT)和Fourier变换方法(FFT)。Fourier变换的优点是算法简单。但其缺点也很多:（1）虽然能够将信号的时域特征和频域特征联系起来观察，但不能将二者有机地结合起来。（2）只能适应于确定性的平稳信号(如谐波)，对时变非平稳信号充分描述。（3）STFT的离散形式没有正交展开，实现算法；只适合于分析特征尺度大致相同的过程，不适合分析多尺度过程和突变过程。（4）FFT变换的时间信息利用不充分，信号冲突都会导致整个频带的频谱散布；在不满足前提条件时，会产生“旁瓣”和“频谱泄露”现象。
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测量变换电路引入误差:电能质量分析仪工作时，电网中电压、电流信号需分别经过电压互感器(Potential Transformer，PT)、电流互感器(Current Transformer，CT)送入电能质量分析仪，因此PT、CT的比例误差和相角误差直接影响到测量结果的准确度。当电能质量分析仪工作在谐波条件下，PT、CT相角误差发生改变，对各次谐波电压、电流的转换比例不一致，输入ADC的被测信号发生变形，测量误差增大。