绝缘局部放电特征量提取与模式识别研究

摘要：

0 引言
针对电气设备局部放电(Partial Discharge,PD)信号的辨识,传统做法是绘制出各种放电类型的二维谱图,然后提取各种指纹谱图特征参数[1-4],再通过聚类或者神经网络进行PD的模式识别[5].但对于高采样率且数据样本存量大的高频检测法,由于前期数据处理工作量巨大,而且当所选用特征较多或者神经网络节点数较多时,按照传统做法需要很长时间,且PD放电辨识效果还不一定达到最佳.

关键词：局部放电、经验模态分解、奇异值分解、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TM41;TP391.4;TM851

资助基金：江苏省科技型企业技术创新基金;徐州市科技计划

在线出版日期：2016-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：74-79