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文檔簡介
1、局部放電信號的測量為GIS內(nèi)部絕緣的整體情況提供了重要的信息.然而,信號中噪音的存在又局限了根據(jù)這種測量進行故障診斷的準確性.這一局限性會導(dǎo)致不能及時采取適當(dāng)?shù)难a救措施,從而致使GIS的絕緣狀況進一步惡化甚至擊穿.電暈放電是一種發(fā)生在GIS設(shè)備外部的隨機的脈沖形噪音信號.由于局部放電和電暈放電信號的時、頻特征具有相似性,因此區(qū)分或抑制電暈信號是很困難的.在這一領(lǐng)域,近年來提出了一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的識別系統(tǒng)用于識別局部放電和隨機脈沖噪音
2、信號[7].但是,這些方法并未提出一個有效的特征抽取算法,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計較困難、效率較低.該文提出一種應(yīng)用小波分析方法對局部放電信號和電暈信號進行特征測量和抽取的方法.在廣泛和深入了解國內(nèi)外對GIS內(nèi)部局部放電信號分析和測量的基礎(chǔ)上,該文應(yīng)用小波包變換算法深入研究了兩種信號的局部時、頻特征,并應(yīng)用Fisher判別式選取具有顯著特征的分量作為識別系統(tǒng)的輸入.此外,該文對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知機進行建模、樣本訓(xùn)練和實際測試,對局部放電和
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