共 9 条
- [8] 基于人工神经网络的变压器绝缘模型放电模式识别的研究[J]. 中国电机工程学报, 2001, (01) : 22 - 25姜磊朱德恒李福祺谈克雄覃刚力金显贺王昌长T.C.Cheng
- [9] Mathematical statistics and data analysis .2 RICE J A. Duxbury Press . 2007
气体绝缘电器局部放电模式的多特征信息融合决策诊断
被引：13
作者：
唐炬
[1
]
卓然
[1
]
吴冕之
[2
]
陶加贵
[1
]
唐阳
[3
]
机构：
[1] 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
[2] 贵阳供电局
[3] 重庆市电力公司北碚供电分公司
来源：
关键词：
局部放电;
气体绝缘电器;
反向传播神经网络;
DS证据理论;
模式识别;
融合总裁诊断;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM855 [绝缘的试验与检查];
TP202 [设计、性能分析与综合];
学科分类号：
摘要：
气体绝缘电器(GIS)局部放电(PD)信息的传统模式识别方法存在识别率低、特征维数过高、信息利用不充分等问题。为此,根据Dempster-Shafer证据理论,将对局部放电的时间解析信号分析模式和局部放电的相位解析信号分析模式的融合决策诊断引入GIS故障分析,实现了对GIS内部绝缘缺陷的有效综合判别。仿真与实验结果表明,该方法能深入挖掘识别中的有效信息,并通过一定的决策规则实现对信息的总体描述,具有良好的拒误诊断能力。此外,基于2种分析模式对4种典型缺陷的综合识别率均高于80%,且互补性较强,在降低特征维数的同时显著提高了识别准确度。
引用
收藏
页码：2581 / 2588
页数：8
相关论文