独立分量分析和流形学习在VSC-HVDC系统故障诊断中的应用

被引：22

作者：

李志雄

严新平

机构：

[1] 武汉理工大学能源与动力工程学院

来源：

西安交通大学学报 | 2011年 / 02期

关键词：

输电; 故障诊断; 独立分量分析; 流形学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM721.1 [直流制输电];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于独立分量分析(ICA)和局部线性嵌入流形学习算法(LLE)的新型高压直流输电(VSC-HVDC)系统故障诊断方法.由于随机噪声的干扰,单个传感器测得的系统故障信号无法直接用于故障检测,故使用快速ICA对多通道传感器测得的直流电压和电流信号进行盲源分离处理以恢复去噪的系统故障源信号;然后利用LLE挖掘潜藏于恢复信号中的子流形,提取故障敏感特征;最后将LLE提取的故障特征量作为支持向量机(SVM)的输入,建立系统故障诊断模型.通过对系统交流相对相故障、交流相对地故障以及复合故障等仿真信号进行分析,表明所提出的ICA-LLE方法能够有效地提取故障关键特征,并在3维空间将故障特征隔离,从而得到满意的SVM故障识别效果,且SVM分类精度比只使用LLE提高了近20%.

引用

页码：44 / 48+58 +58

页数：6

共 6 条

[1] 基于独立成分分析和流形学习的眼电伪差去除
高军峰
郑崇勋
王沛
[J]. 西安交通大学学报, 2010, 44 (02) : 113 - 118
[2] 采用独立成分分析的局部放电脉冲双通道提取技术研究
司文荣
李军浩
梁永春
袁鹏
李延沐
李彦明
[J]. 西安交通大学学报, 2008, (10) : 1264 - 1268+1294
[3] 协同滤波器和支持向量机在HVDC系统故障诊断中的应用
颜秉勇
刘喜梅
田作华
施颂椒
于飞
[J]. 中国电机工程学报, 2008, (01) : 23 - 29
[4] 基于粗糙集的支持向量机故障诊断
张建明
曾建武
谢磊
王树青
[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2007, (S2) : 1774 - 1777
[5] 支持向量机在高压直流输电系统故障诊断中的应用
于飞
李升娟
吕冬梅
刘喜梅
[J]. 仪器仪表学报, 2006, (S2) : 1734 - 1736
[6] 基于神经网络的HVDC系统故障诊断
张家奇
吴坚
于飞
[J]. 高电压技术, 2006, (05) : 65 - 68

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