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采用小波变换奇异值分解方法的局部放电模式识别
被引:34
作者:

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李伟
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机构: 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

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[1] 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
来源:
关键词:
局部放电;
小波变换;
奇异值分解;
模式识别;
神经网络;
Birge-Massart策略;
D O I:
10.13336/j.1003-6520.hve.2010.07.031
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:
为提高电缆模拟缺陷的正确识别率,针对110kV高压XLPE电缆附件出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种电缆中间接头内部典型的绝缘缺陷物理模型,对获取的大量甚高频局部放电信号数据,用离散小波变换的奇异值分解方法进行缺陷类型辨识。该方法首先对单次局部放电信号进行离散小波变换(DWT),得到各尺度小波分解系数,用基于Birge-Massart阈值策略提取各尺度系数的有效极大值,形成极大值的矩阵可以减少冗余数据和噪声的影响,再对小波变换值矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为特征量,最后采用人工神经网络分类器进行模式识别,识别结果表明该方法效果良好。
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页码:1686 / 1691
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