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信号峭度不定干扰下的电缆局部放电模式识别研究
1
作者
高源
李拥军
《自动化仪表》
CAS
2024年第8期17-22,共6页
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...
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。
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关键词
峭度干扰
卷积神经网络
小波阈值去噪
局部放电
双树复小波变换
电缆缺陷
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职称材料
题名
信号峭度不定干扰下的电缆局部放电模式识别研究
1
作者
高源
李拥军
机构
国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
海南电网有限责任公司儋州供电局
出处
《自动化仪表》
CAS
2024年第8期17-22,共6页
基金
海南省科技攻关计划基金资助项目(183102010257)。
文摘
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。
关键词
峭度干扰
卷积神经网络
小波阈值去噪
局部放电
双树复小波变换
电缆缺陷
Keywords
Craggy interference
Convolutional neural network
Wavelet threshold denoising
Partial discharge
Dual-tree complex wavelet transform
Cable defect
分类号
TH69 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
信号峭度不定干扰下的电缆局部放电模式识别研究
高源
李拥军
《自动化仪表》
CAS
2024
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