Phân tích và nhận dạng tín hiệu trên giao diện

Một phần của tài liệu Nhận dạng và phân loại các tín hiệu quá độ dựa vào mạng neuron kết hợp với phân tích wavelets (Trang 68)

Giới thiệu về giao diện:

Giao diện người dùng (có tên là NHAN DANG) được tạo ra như hình 7.21. Giao diện này gồm có các nút chức năng sau:

- Một Static_Text dùng hiển thị tiêu đề: PHÂN TÍCH WAVELETS và NHẬN

DẠNG QUÁ ĐỘ TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG MẠNG NƠRON

- Hai Push_Button dùng kích hoạt chương trình PHÂN TÍCH và NHẬN DẠNG các dạng sóng quá độ.

- Hai Static_Text cho biết Loại và Thời gian (s) của tín hiệu cần phân loại.

- Hai Static_Text tên KẾT QUẢ PHÂN TÍCH và KẾT QUẢ NHẬN DẠNG.

- Hài Edit _Text hiển thị kết quả nhận dạng: tên và thời gian xảy ra quá độ. - Hai Push_Button dùng chọn NHẬP dữ liệu hoặc THOÁT khỏi chương trình. - Một Popup_Menu cho phép lựa chọn dữ liệu của cần nhận dạng.

- Hai Axes dùng vẽ dạng sóng của tín hiệu sau khi phân tích. Các dạng sóng này gồm biểu diễn biên độ theo thời gian và biểu diễn năng lượng của 13 mức phân tích wavelets.

Hình 7.21: Giao diện người dùng

Thực hiện phân loại trên giao diện:

Để thực hiện việc phân tích và nhận dạng các hiện tượng quá độ trên hệ thống điện, cần có tập tin dạng *.mat chứa các dữ liệu quá độ. Dữ liệu này có được từ các mạch mô phỏng dạng sóng quá độ trong phần mềm ATP, sau đó được tập hợp trong Popup_Menu với các tên từ Data1 đến Datan.

Các bước thực hiện:

- Chọn dữ liệu cần nhận dạng trong các dữ liệu Data1 . . . Datan. - Click vào nút Nhập để đưa dữ liệu vào chương trình nhận dạng.

- Click nút PHÂN TÍCH để thực hiện phân tích wavelets 13 mức và vẽ dạng sóng cũng như biểu diễn năng lượng của dữ liệu.

- Giả sử chọn dữ liệu Data6, sau khi nhập và chọn lệnh phân tích sẽ thu được kết quả như hình 7.22.

- Sau đó, muốn nhận dạng xem Data6 là loại quá độ nào phải Click chọn nút NHẬN DẠNG để thực hiện việc phân loại dữ liệu này. Kết quả nhận dạng như trên hình 7.23.

Như vậy, theo kết quả trên hình 7.23 thì Data6 là loại mất điện tạm thời Voltage Interruption, với thời gian xảy ra là 0.08304s.

Hình 7.22: Kết quả phân tích dữ liệu Data6

Chương 8

KẾT LUẬN

8.1. KẾT LUẬN:

Sau thời gian 6 tháng, người viết đã hoàn thành đề tài đặt ra, đó là trình bày lý thuyết và thực nghiệm về một phương pháp mới dùng để nhận dạng các hiện tượng quá độ trên hệ thống điện. Phương pháp này dựa vào kỹ thuật phân tích wavelets MRA và mạng nơron xác suất PNN.

Đề tài này đã giới thiệu một mô hình dùng để phân loại tự động các tín hiệu nhiễu loạn bằng mạng nơron kết hợp phân tích wavelets. Phương pháp đề xuất đã giảm được đáng kể số lượng các đặc trưng của tín hiệu méo dạng mà không làm mất đi đặc tính của chúng. Vì vậy phương pháp này đã giảm được yêu cầu về bộ nhớ và thời gian tính toán cho việc phân loại các hiện tượng quá độ. Nhờ đó người vận hành hệ thống có thể đưa ra các xử lý kịp thời khi có sự cố.

Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này có khả năng nhận dạng và phân loại nhiều loại nhiễu loạn khác nhau một cách hiệu quả.

Bằng giao diện trực quan trên máy tính, người sử dụng có thể thao tác dễ dàng trong việc thử nghiệm mô hình nhận dạng và phân loại này.

Một phần của tài liệu Nhận dạng và phân loại các tín hiệu quá độ dựa vào mạng neuron kết hợp với phân tích wavelets (Trang 68)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(93 trang)