局部放电灰度图象分维数的研究

局部放电模式识别被普遍认为是一种预测高电压设备绝缘状况的有效手段。本文提出一种适用于局部放电模式识别的局部放电分形特征提取方法。该方法在估计分维数的改进差盒计维数(MDBC)算法的基础上,提取局部放电灰度图象分维数和二阶广义分维数以及局部放电高值灰度图象分维数,共同构成局部放电模式识别特征。针对高电压设备内部局部放电和外部放电干扰,设计了五种放电模型,通过放电模型实验获得的大量放电样本数据,构造出相应的局部放电特征提取图象,计算出分形特征参数,输入人工神经网络进行识别的结果表明,采用该方法具有良好的识别效果。