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局部放电脉冲波形的时频联合分析特征提取方法 被引量:32

Time-Frequency Distribution Method for Extracting Features of Partial Discharge Pulse Shape
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摘要 较全面地总结了基于放电脉冲波形的特征提取方法 ,分析对比了各种方法的识别效果以及一些影响识别效果的因素。在此基础上 ,深入研究了时频联合分析在局部放电模式识别中的应用。 This paper introduces the feature extraction methods based on discharge pulse waveforms comprehensively,and analyzes the recognition results and some factors influencing the recognition effect Additionally the Time Frequency Distribution has been studied thoroughly for the application of PD pattern recognition
机构地区 清华大学电机系
出处 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期76-79,共4页 Transactions of China Electrotechnical Society
基金 国家自然科学基金会 东北电力集团公司联合资助重点项目 (5 963 72 0 0 )。
关键词 电力设备 故障诊断 绝缘状况 局部放电 脉冲波形 时频联合分析 特征提取 人工神经网络 Partial discharge,artificial neural network,feature extraction,time frequency distribution
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献6

  • 1谈克雄,朱德恒,王振远,曾冬松.基于人工神经网络的局部放电识别[J].高电压技术,1996,22(1):21-24. 被引量:16
  • 2谈克雄,清华大学学报,1996年,36卷,7期,49页
  • 3王振远,博士学位论文,1996年
  • 4杨福生,生物医学信号处理,1989年
  • 5尹志德,硕士学位论文,1998年
  • 6朱德恒,中国机械工程学会第9届全国设备诊断技术学术会议论文集,1997年,493页

共引文献72

同被引文献367

引证文献32

二级引证文献315

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