Luận văn thạc sĩ về nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ dựa vào mạng neuron và phân tích wavelets

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ bằng mạng neuron kết hợp phân tích wavelets, mang lại ứng dụng thực tiễn cao.

• Tác giả: Nguyễn Tấn Đời
• Người hướng dẫn: Thầy Nguyễn Hữu Phúc
• Trường học: ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM
• Chuyên ngành: Điện
• Đề tài: Nhận Dạng Và Phân Loại Tín Hiệu Qua Độ Dựa Vào Mạng Nơron Kết Hợp Với Phân Tích Wavelets
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: TP HCM

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.2. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ
• 1.3. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
• 1.4. BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU CÁC HIỆN TƯỢNG QUA ẢN TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN
• 2.1. ĐỊNH NGHĨA CHẤT LƯỢNG ĐIỆN NĂNG
• 2.2. TẦM QUAN TRỌNG CỦA CHẤT LƯỢNG ĐIỆN NĂNG
• 2.3. CÁC HIỆN TƯỢNG QUA ẢN TRÊN HỆ THỐNG ĐIỆN
• 2.3.1. Dao động qua ản
• 2.3.2. Thay đổi áp thời gian dài
• 2.3.3. Thay đổi áp thời gian ngắn
• 2.3.4. Mất cân bằng điện áp
• 2.3.5. Méo hóa tần
• 2.3.6. Nhấp nháy điện áp
• 2.4. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG ĐIỆN NĂNG
• 2.4.1. Đánh giá chất lượng điện năng
• 2.4.2. Thiết bị đo chất lượng điện năng
• 3. CHƯƠNG 3: WAVELETS VÀ PHÂN TÍCH WAVELETS
• 3.1. GIỚI THIỆU VỀ WAVELETS
• 3.2. ĐỊNH NGHĨA WAVELETS
• 3.3. PHÂN TÍCH WAVELETS
• 3.4. BIẾN ĐỔI WAVELETS
• 3.4.1. Biến đổi Wavelets liên tục
• 3.4.2. Biến đổi Wavelets rời rạc
• 4. CHƯƠNG 4: MẠNG NƠRON
• 4.1. GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠRON
• 4.2. ĐỊNH NGHĨA MẠNG NƠRON
• 4.3. HOẠT ĐỘNG CỦA MẠNG NƠRON
• 4.4. CÁC THÀNH PHẦN CỦA MẠNG NƠRON
• 4.5. HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON
• 4.6. GIỚI THIỆU CÁC LOẠI MẠNG NƠRON
• 4.6.1. Mạng Lan truyền ngược
• 4.6.2. Mạng Xác suất
• 4.6.3. Mạng Tối sắp xếp
• 5. CHƯƠNG 5: MÔ PHỎNG CÁC HIỆN TƯỢNG QUA ẢN
• 5.1. MÔ PHỎNG BẰNG PHẦN MỀM MATLAB
• 5.1.1. Giới thiệu về Power System Blockset Toolbox
• 5.1.2. Mạch mô phỏng
• 5.2. MÔ PHỎNG BẰNG PHẦN MỀM ATP
• 5.2.1. Giới thiệu về ATP
• 5.2.2. Mạch và kết quả mô phỏng
• 6. CHƯƠNG 6: ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELETS VÀ MẠNG NƠRON TRONG PHÂN TÍCH VÀ PHÂN LOẠI QUA ẢN
• 6.1. ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH WAVELETS
• 6.1.1. Phân tích đa phân giải
• 6.1.2. Định lý Parseval
• 6.1.3. Phân tích tín hiệu qua ản bằng Wavelets
• 6.2. PHÂN LOẠI TỪ ĐÓNG BẰNG MẠNG NƠRON
• 6.2.1. Mô hình mạng nơron Xác suất
• 6.2.2. Nhận dạng hiện tượng qua ản bằng mạng nơron Xác suất
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG
• 7.1. XÂY DỰNG GIẢI THUẬT
• 7.2. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ NHẬN DẠNG
• 7.2.1. Nhận dạng qua các đặc trưng năng lượng
• 7.2.2. Mẫu huấn luyện và nhận dạng từ đóng
• 7.3. CHƯƠNG TRÌNH GIAO DIỆN
• 7.3.1. Giới thiệu về GUI
• 7.3.2. Phân tích và nhận dạng tín hiệu trên giao diện
• 8. CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN
• 8.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ

Nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ hiện đại. Các tín hiệu này thường xuất hiện trong các hệ thống điện, nơi mà sự thay đổi đột ngột có thể gây ra những tác động nghiêm trọng. Việc áp dụng các phương pháp như mạng neuron và phân tích wavelets giúp cải thiện khả năng nhận diện và phân loại các tín hiệu này một cách chính xác và hiệu quả.

1.1. Định nghĩa tín hiệu quá độ và tầm quan trọng

Tín hiệu quá độ là những tín hiệu không ổn định, thường xuất hiện trong các hệ thống điện khi có sự thay đổi đột ngột. Việc nhận diện chính xác các tín hiệu này là rất quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu suất của hệ thống.

1.2. Vai trò của mạng neuron trong nhận dạng tín hiệu

Mạng neuron là một công cụ mạnh mẽ trong việc nhận dạng tín hiệu. Chúng có khả năng học từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác qua thời gian, giúp phát hiện các mẫu tín hiệu quá độ một cách hiệu quả.

II. Thách thức trong nhận dạng tín hiệu quá độ

Nhận dạng tín hiệu quá độ gặp nhiều thách thức, bao gồm độ phức tạp của tín hiệu và sự biến đổi liên tục của chúng. Các yếu tố như nhiễu và sự không ổn định của hệ thống cũng làm cho việc phân loại trở nên khó khăn hơn. Việc sử dụng các phương pháp hiện đại như phân tích wavelets có thể giúp giải quyết những vấn đề này.

2.1. Độ phức tạp của tín hiệu quá độ

Tín hiệu quá độ thường có cấu trúc phức tạp, với nhiều thành phần khác nhau. Điều này đòi hỏi các phương pháp phân tích phải có khả năng xử lý và phân tích nhiều lớp thông tin.

2.2. Ảnh hưởng của nhiễu đến tín hiệu

Nhiễu có thể làm giảm độ chính xác của việc nhận dạng tín hiệu. Việc áp dụng các kỹ thuật lọc và phân tích wavelets giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu, từ đó cải thiện kết quả phân loại.

III. Phương pháp sử dụng mạng neuron trong phân loại tín hiệu

Mạng neuron có thể được sử dụng để phân loại tín hiệu quá độ thông qua việc huấn luyện trên các mẫu dữ liệu. Các mô hình mạng neuron như mạng neuron tích chập (CNN) đã chứng minh hiệu quả trong việc nhận diện các đặc trưng của tín hiệu. Việc tối ưu hóa cấu trúc mạng và quy trình huấn luyện là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Cấu trúc mạng neuron và cách hoạt động

Cấu trúc mạng neuron bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp có nhiệm vụ xử lý thông tin khác nhau. Việc lựa chọn số lượng lớp và số lượng neuron trong mỗi lớp ảnh hưởng lớn đến khả năng nhận diện của mạng.

3.2. Quy trình huấn luyện mạng neuron

Quy trình huấn luyện mạng neuron bao gồm việc cung cấp dữ liệu đầu vào và điều chỉnh trọng số để tối ưu hóa độ chính xác. Sử dụng các thuật toán như lan truyền ngược giúp cải thiện hiệu suất của mạng.

IV. Phân tích wavelets trong nhận dạng tín hiệu

Phân tích wavelets là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích tín hiệu quá độ. Kỹ thuật này cho phép phân tách tín hiệu thành các thành phần khác nhau, giúp nhận diện các đặc trưng quan trọng. Việc kết hợp phân tích wavelets với mạng neuron có thể nâng cao khả năng phân loại tín hiệu.

4.1. Nguyên lý của phân tích wavelets

Phân tích wavelets sử dụng các hàm wavelet để phân tách tín hiệu thành các tần số khác nhau. Điều này giúp nhận diện các đặc trưng của tín hiệu một cách hiệu quả hơn.

4.2. Ứng dụng của phân tích wavelets trong tín hiệu quá độ

Phân tích wavelets có thể được áp dụng để phát hiện các tín hiệu quá độ trong các hệ thống điện, giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện và phân loại.

V. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu cho thấy việc kết hợp mạng neuron và phân tích wavelets mang lại kết quả khả quan trong việc nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ. Các ứng dụng thực tiễn bao gồm trong lĩnh vực điện lực, viễn thông và tự động hóa. Những kết quả này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Kết quả từ các thí nghiệm thực tế

Các thí nghiệm cho thấy độ chính xác trong việc nhận diện tín hiệu quá độ đã được cải thiện đáng kể khi áp dụng phương pháp kết hợp này.

5.2. Ứng dụng trong ngành công nghiệp

Việc áp dụng các phương pháp này trong ngành công nghiệp giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điện, từ đó giảm thiểu rủi ro và tổn thất.

VI. Kết luận và triển vọng tương lai

Nhận dạng và phân loại tín hiệu quá độ bằng mạng neuron và phân tích wavelets là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán và mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng thực tiễn.

6.1. Tóm tắt những điểm chính

Các phương pháp hiện đại như mạng neuron và phân tích wavelets đã chứng minh hiệu quả trong việc nhận diện tín hiệu quá độ, mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu mới.

6.2. Hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu có thể tiếp tục mở rộng vào các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và học máy, nhằm nâng cao khả năng nhận diện và phân loại tín hiệu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP i LÔØI CAÛM ÔN Lôøi ñaàu tieân, ngöôøi thöïc hieän xin baøy toû loøng bieát ôn ñoái vôùi Thaày NGUYEÃN HÖÕU PHUÙC, ngöôøi ñaõ taän tình höôùng daãn trong quaù trình thöïc hieän ñeà taøi. Ngöôøi thöïc hieän cuõng chaân thaønh caûm ôn Thaày Quyeàn Uy Aùnh, chuû nhieäm ngaønh ñaõ giuùp ñôõ vaø taïo raát nhieàu ñieàu kieän ñeå ñeà taøi ñöôïc hoaøn thaønh ñuùng thôøi haïn. Ngöôøi thöïc hieän xin gôûi lôùi caùm ôn ñeán quyù Thaày Coâ Tröôøng ÑH Sö Phaïm Kyõ Thuaät TPHCM, Tröôøng ÑH Baùch Khoa TPHCM ñaõ giaûng daïy vaø giuùp ñôõ trong quaù trình hoïc vaø thöïc hieän ñeà taøi naøy. Ngöôøi thöïc hieän xin gôûi ñeán quyù Thaày Coâ vaø Anh Chò Phoøng QLKH -–QHQT - Sau ÑH Tröôøng ÑH Sö Phaïm Kyõ Thuaät TPHCM ñaõ coù nhieàu giuùp ñôõ trong quaù trình hoïc vaø thöïc hieän ñeà taøi.

Xin gôûi ñeán caùc baïn hoïc vieân khoùa 1 lôùp CH Ñieän Tröôøng ÑH Sö Phaïm Kyõ Thuaät TPHCM ñaõ coù nhieàu yù kieán quyù baùu cho ngöôøi thöïc hieän trong quaù trình thöïc hieän ñeà taøi. Sau cuøng, ngöôøi thöïc hieän xin gôûi ñeán caùc ngöôøi thaân trong gia ñình lôøi caùm ôn vì ñaõ ñoäng vieân vaø giuùp ñôõ trong suoát thôøi gian thöïc hieän ñeà taøi. TPHCM, Ngaøy 30 thaùng 08 naêm 2005 Ngöôøi Thöïc Hieän NGUYEÃN TAÁN ÑÔØI TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP ii TOÙM TAÉT Noäi dung cuûa luaän vaên ñöôïc trình baøy theo 8 chöông, bao goàm 2 chöông Môû ñaàu vaø Keát luaän, cuøng vôùi 6 chöông veà noäi dung ñeà taøi ñaõ ñöa ra. Chöông 1: Giôùi thieäu veà ñeà taøi vaø ñöa ra höôùng giaûi quyeát cuõng nhö neâu leân phaïm vi giôùi haïn cuûa ñeà taøi.

Chöông 2: Trình baøy veà chaát löôïng ñieän naêng cuøng vôùi caùc ñaëc ñieåm cuûa caùc hieän töôïng quaù ñoä xaûy ra treân heä thoáng ñieän. Chöông 3: Giôùi thieäu lyù thuyeát veà wavelets vaø phaân tích wavelets Chöông 4: Giôùi thieäu veà maïng nôron vaø ñaëc ñieåm cuûa caùc loaïi maïng nôron, qui taéc hoïc cuõng nhö hoaït ñoäng cuûa maïng. Chöông 5: Giôùi thieäu veà Simulink cuûa Matlab vaø phaàn meàm ATP–EMTP. Moâ phoûng treân Matlab vaø ATP–EMTP caùc maïch taïo ra caùc daïng soùng quaù ñoä: Soùng Sin chuaån, Voõng ñieän aùp, Taêng ñieän aùp, Meùo hoïa taàn, Nhaáp nhaùy ñieän aùp, Maát ñieän taïm thôøi vaø Ñoùng caét tuï ñieän.

Chöông 6: Trình baøy vieäc aùp duïng phaân tích wavelets ña phaân giaûi MRA vaø maïng nôron xaùc suaát PNN. Ñöa ra noäi dung tính toaùn vaø caùch thöïc hieän vieäc phaân tích vaø phaân loaïi caùc hieän töôïng quaù ñoä baèng phaân tích wavelets vaø maïng nôron. Chöông 7: Trình baøy keát quaû moâ phoûng cuûa noäi dung tính toaùn trong chöông 6, cuøng vôùi thöïc hieän giao dieän cho ngöôøi söû duïng. Chöông 8: Ruùt ra keát luaän vaø ñöa ra höôùngphaùt trieån cho ñeà taøi trong töông lai.

TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP iii MUÏC LUÏC LÔØI CAÛM ÔN. ii MUÏC LUÏC. iii CHÖÔNG 1: MÔÛ ÑAÀU 1. ÑAËT VAÁN ÑEÀ.

GIAÛI QUYEÁT VAÁN ÑEÀ. GIÔÙI HAÏN ÑEÀ TAØI. BOÁ CUÏC CUÛA LUAÄN VAÊN. 2 CHÖÔNG 2: GIÔÙI THIEÄU CAÙC HIEÄN TÖÔÏNG QUAÙ ÑOÄ TREÂN HEÄ THOÁNG ÑIEÄN 2.

Ñònh nghóa chaát löôïng ñieän naêng. Taàm quan troïng cuûa chaát löôïng ñieän naêng. CAÙC HIEÄN TÖÔÏNG QUAÙ ÑOÄ TREÂN HEÄ THOÁNG ÑIEÄN. Dao ñoäng quaù ñoä.

Thay ñoåi aùp thôøi gian daøi. Thay ñoåi aùp thôøi gian ngaén. Maát caân baèng ñieän aùp. Meùo hoïa taàn.

Nhaáp nhaùy ñieän aùp. ÑAÙNH GIAÙ CHAÁT LÖÔÏNG ÑIEÄN NAÊNG. Ñaùnh giaù chaát löôïng ñieän naêng. Thieát bò ño chaát löôïng ñieän naêng.

10 CHÖÔNG 3: WAVELETS vaø PHAÂN TÍCH WAVELETS 3. GIÔÙI THIEÄU VEÀ WAVELETS. Ñònh nghóa Wavelets. Phaân tích Wavlets.

BIEÁN ÑOÅI WAVELETS. Bieán ñoåi Wavelets lieân tuïc. Bieán ñoåi Wavelets rôøi raïc. 18 CHÖÔNG 4: MAÏNG NÔRON 4.

GIÔÙI THIEÄU VEÀ MAÏNG NÔRON. Ñònh nghóa maïng nôron. Hoaït ñoäng cuûa maïng nôron. Caùc thaønh phaàn cuûa maïng nôron.

HUAÁN LUYEÄN MAÏNG NÔRON. Hoïc coù giaùm saùt/ Hoïc coù thaày. 24 TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP iv 4. Hoïc khoâng giaùm saùt/ Hoïc khoâng coù thaày.

Toác ñoä hoïc. Caùc luaät hoïc. GIÔÙI THIEÄU CAÙC LOAÏI MAÏNG NÔRON. Maïng Lan truyeàn ngöôïc.

Maïng Xaùc suaát. Maïng Töï saép xeáp. 30 CHÖÔNG 5: MOÂ PHOÛNG CAÙC HIEÄN TÖÔÏNG QUAÙ ÑOÄ 5. MOÂ PHOÛNG BAÈNG PHAÀN MEÀM MATLAB.

Giôùi thieäu veà Power System Blockset Toolbox. Maïch moâ phoûng. MOÂ PHOÛNG BAÈNG PHAÀN MEÀM ATP. Giôùi thieäu veà ATP.

Maïch vaø keát quaû moâ phoûng. 38 CHÖÔNG 6: ÖÙNG DUÏNG PHAÂN TÍCH WAVELETS vaø MAÏNG NÔRON TRONG PHAÂN TÍCH vaø PHAÂN LOAÏI QUAÙ ÑOÄ 6. ÖÙNG DUÏNG PHAÂN TÍCH WAVELETS. Phaân tích ña phaân giaûi.

Ñònh lyù Parseval. Phaân tích tín hieäu quaù ñoä baèng Wavelets. PHAÂN LOAÏI TÖÏ ÑOÄNG BAÈNG MAÏNG NÔRON. Moâ hình maïng nôron Xaùc suaát.

Nhaän daïng hieän töôïng quaù ñoä baèng maïng nôron Xaùc suaát. 49 CHÖÔNG 7: KEÁT QUAÛ PHAÂN TÍCH VAØ NHAÄN DAÏNG 7.1 XAÂY DÖÏNG GIAÛI THUAÄT .2 KEÁT QUAÛ PHAÂN TÍCH VAØ NHAÄN DAÏNG .1 Nhaän daïng qua caùc ñaëc tröng naêng löôïng .2 Maãu huaán luyeän vaø nhaän daïng töï ñoäng .3 CHÖÔNG TRÌNH GIAO DIEÄN .1 Giôùi thieäu veà GUI .2 Phaân tích vaø nhaän daïng tín hieäu treân giao dieän. 65 CHÖÔNG 8: KEÁT LUAÄN 8. HÖÔÙNG PHAÙT TRIEÅN ÑEÀ TAØI.

68 TAØI LIEÄU THAM KHAÛO. 69 PHUÏ LUÏC TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP 1 Chöông 1 MÔÛ ÑAÀU 1.1 ÑAËT VAÁN ÑEÀ : Caùc vaán ñeà veà chaát löôïng ñieän naêng ñöôïc quan taâm ôû nhieàu nöôùc treân theá giôùi vaø ñaõ coù raát nhieàu taøi lieäu ñeà caäp ñeán ñeà taøi naøy. Ôû Vieät Nam hieän nay, tuy vaán ñeà veà chaát löôïng ñieän naêng chöa ñöôïc quan taâm nhieàu nhöng trong töông lai ñaây seõ laø moät tieâu chí quan troïng ñeå ngöôøi tieâu duøng löïa choïn nhaø cung caáp ñieän naêng. Do ñoù, tìm hieåu veà chaát löôïng ñieän naêng vaø caùc vaán ñeà lieân quan laø moät coâng vieäc caàn thieát trong thôøi gian naøy.

Hieän nay coù nhieàu kyõ thuaät môùi ñeå phaân tích, xöû lyù vaø phaân loaïi, nhaän daïng caùc tín hieäu. Ñaëc bieät kyõ thuaät phaân tích wavelets raát hieäu quaû trong phaân tích caùc tín hieäu ñoäng, khoâng mang tính chu kyø, vaø maïng nôron raát thích hôïp cho vieäc phaân loaïi töï ñoäng nhieàu tín hieäu khaùc nhau. Nhaän thaáy ñöôïc taàm quan troïng cuûa caùc vaán ñeà treân, ngöôøi thöïc hieän ñaõ choïn ñeà taøi Nhaän Daïng vaø Phaân Loaïi Caùc Tín Hieäu Quaù Ñoä Döïa Vaøo Maïng Nôron Keát Hôïp Vôùi Phaân Tích Wavelets ñeå thöïc hieän trong luaän vaên toát nghieäp. Ñeà taøi naøy duøng ñeå nhaän daïng vaø phaân loaïi nhanh caùc hieän töôïng quaù ñoä treân heä thoáng ñieän nhö: Voõng ñieän aùp, Taêng ñieän aùp, Meùo hoïa taàn, Nhaáp nhaùy ñieän aùp, Maát ñieän aùp vaø Ñoùng caét tuï ñieän treân ñöôøng daây.

Khi nhaän bieát ñöôïc caùc hieän töôïng naøy seõ giuùp ngöôøi vaän haønh heä thoáng coù nhöõng thao taùc xöû lyù thích hôïp ñeå naâng cao chaát löôïng ñieän naêng.2 GIAÛI QUYEÁT VAÁN ÑEÀ: Ñöôïc söï phaân coâng cuûa Phoøng quaûn lyù sau ñaïi hoïc vaø Ban chuû nhieäm ngaønh vaø vôùi söï ñoàng yù cuûa giaùo vieân höôùng daãn, ngöôøi thöïc hieän ñaõ giaûi quyeát ñeà taøi treân theo höôùng keát hôïp giöõa nghieân cöùu lyù thuyeát vaø moâ phoûng treân maùy tính.3 GIÔÙI HAÏN ÑEÀ TAØI: Do thôøi gian thöïc hieän ñeà taøi laø 06 thaùng vaø bò haïn cheá veà thieát bò neân ngöôøi thöïc hieän phaûi thu heïp phaïm vi nghieân cöùu cuûa mình. Noäi dung ñeà taøi ñöôïc giôùi haïn trong vieäc moâ phoûng keát quaû phaân loaïi moät soá tín hieäu coù saün treân maùy tính. Chaáp nhaän döõ lieäu cuûa caùc tín hieäu quaù ñoä cuõng ñöôïc taïo ra treân maùy tính, chöa thöû nghieäm ñöôïc vieäc xöû lyù trong thôøi gian thöïc. Ngoaøi ra ñeà taøi ñöôïc giôùi haïn trong vieäc nhaän bieát caùc hieän töôïng quaù ñoä khaùc nhau, khoâng quan taâm ñeán vieäc nhaän bieát khaùc bieät trong cuøng moät loaïi quaù ñoä.

TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP 2 1.4 BOÁ CUÏC CUÛA LUAÄN VAÊN: Vì noäi dung ñeà taøi noùi veà nhaän daïng caùc hieän töôïng quaù ñoä treân heä thoáng ñieän neân luaän vaên ñöôïc trình baøy theo höôùng tìm hieåu, phaân tích caùc vaán ñeà lyù thuyeát lieân quan laøm neàn taûng cho vieäc laäp trình moâ phoûng treân maùy tính. Cuï theå luaän vaên ñöôïc saép xeáp tuaàn töï theo caùc noäi dung sau: - Chöông 2 trình baøy caùc vaán ñeà veà chaát löôïng ñieän naêng. Töø ñoù neâu leân caùc hieän töôïng quaù ñoä treân heä thoáng aûnh höôûng ñeán chaát löôïng ñieän naêng. Ñaây laø caùc ñoái töôïng seõ ñöôïc nhaän daïng trong nhöõng phaàn sau.

- Chöông 3 trình baøy khaùi nieäm veà wavelets vaø bieán ñoåi wavelets. Lyù thuyeát naøy laøm neàn taûng cho vieäc nghieân cöùu caùc öùng duïng cuûa wavelets. - Chöông 4 giôùi thieäu veà maïng nôron, veà ñaëc ñieåm vaø hoaït ñoäng cuûa caùc loaïi maïng nôron. Lyù thuyeát naøy giuùp cho vieäc choïn löïa toái öu öùng duïng cuûa töøng loaïi maïng.

- Chöông 5 giôùi thieäu veà hai phaàn meàm: ATP – EMTP vaø Matlab, ñoàng thôøi neâu leân caùch thöïc hieän moâ phoûng caùc daïng soùng cuûa tín hieäu quaù ñoä. Nhöõng tín hieäu naøy laøm döõ lieäu cho chöông trình phaân tích vaø phaân loaïi. - Chöông 6 neâu cuï theå caùch öùng duïng phaân tích wavelets ña phaân giaûi trong phaân tích caùc tín hieäu quaù ñoä. Trình baøy öùng duïng ñònh lyù Parseval vaøo bieán ñoåi wavelets ñeå trích caùc ñaëc tröng naêng löôïng cuûa tín hieäu quaù ñoä.

Ñieàu naøy seõ laøm giaûm bôùt soá löôïng maãu nhaän daïng. Ngoaøi ra, chöông naøy coøn trình baøy caùch thöïc hieän moâ hình maïng nôron xaùc suaát ñeå nhaän daïng tín hieäu, caùch löïa choïn döõ lieäu huaán luyeän maïng. - Chöông 7 neâu leân toaøn boä keát quaû moâ phoûng ñaït ñöôïc, bao goàm keát quaû nhaän daïng qua caùc ñaëc tröng naêng löôïng cuûa tín hieäu vaø keát quaû huaán luyeän vaø thöû nghieäm nhaän daïng cuûa maïng nôron. Caùc ñaëc tröng veà naêng löôïng cuûa tín hieäu ñöôïc bieåu dieãn qua ñoà thò phaân boá naêng löôïng cuûa 13 caáp phaân tích wavelets db4 - Cuoái cuøng, chöông 8 neâu leân nhaän xeùt, keát luaän cuûa ngöôøi thöïc hieän ñeà taøi, cuøng vôùi ñònh höôùng phaùt trieån cuûa ñeà taøi trong töông lai.

- Toaøn boä noäi dung caùc chöông trình moâ phoûng, cuøng vôùi caùc soá lieäu lieân quan ñöôïc trình baøy trong phaàn phuï luïc cuûa luaän vaên. TP HOÀ CHÍ MINH 30 – 08 – 2005 LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP 3 Chöông 2 GIÔÙI THIEÄU CAÙC HIEÄN TÖÔÏNG QUAÙ ÑOÄ TREÂN HEÄ THOÁNG ÑIEÄN 2. Ñònh nghóa chaát löôïng ñieän naêng: Baát kyø sai leäch naøo cuûa doøng ñieän vaø ñieän aùp so vôùi daïng soùng sin chuaån cuûa nguoàn cung caáp ñeàu coù theå gaây ra hö hoûng hoaëc taùc ñoäng sai ñoái vôùi caùc thieát bò.