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- [1] 采用神经网络与分形理论的电力设备局部放电模式识别研究[J]. 王荣亮,岳亚林,杜伯学.天津电力技术. 2007(02)
- [2] 采用神经网络与分形理论的电力设备局部放电模式识别研究[J]. 王荣亮,岳亚林,杜伯学.天津电力技术. 2007 (02)
希尔伯特–黄变换在变压器局部放电脉冲识别中的应用
被引：17
作者：
刘双宝
吕超
于继来
王立欣
机构：
[1] 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
来源：
基金：
黑龙江省自然科学基金;
关键词：
变压器;
局部放电;
希尔伯特–黄变换;
小波变换;
D O I：
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2008.31.014
中图分类号：
TM83 [高电压试验设备及测量技术];
学科分类号：
摘要：
时频分析方法是变压器局部放电特征提取的有效手段。讨论利用小波变换方法分析非平稳信号的局限性,介绍希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的理论体系,并分别应用2种时频分析方法得到不同类型局放信号的幅值谱,从中提取了时频熵向量作为用于模式识别的特征量,模糊聚类结果显示,由希尔伯特–黄变换得到的时频熵向量具有优于小波变换的聚类特性。因此,希尔伯特–黄变换是目前变压器局放信号特征提取的有效方法。
引用
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