信号峭度不定干扰下的电缆局部放电模式识别研究

电缆不同类型缺陷引发的放电故障受信号偏斜度、峭度的影响,造成电缆的局部放电信号模式识别效果较差。为此,在信号峭度不定干扰下,提出基于卷积神经网络的电缆局部放电模式识别方法。采用小波阈值去噪方法预处理电缆局部放电信号。运用双树复小波变换提取局部放电信号特征。通过提取偏斜度和峭度刻画信号的分布特征,可以解决信号峭度不定干扰问题。采用卷积神经网络训练提取的特征,并将该特征作为分类器完成电缆局部放电模式识别。试验结果表明,该方法的识别准确率高于95%、识别时间低于5.4 s。该方法应用后具有较好的电缆局部放电模式识别性能。