基于BP網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別.pdf

1、局部放電水平是評(píng)估高壓電器絕緣狀態(tài)的重要技術(shù)指標(biāo)之一，它不僅反映絕緣狀態(tài)，而且可以估算出電器設(shè)備絕緣的使用壽命。但是局部放電的隨機(jī)性影響了局部放電信號(hào)的采集，降低了局部放電模式識(shí)別的效果。論文構(gòu)造了基于BP網(wǎng)絡(luò)的新型分類(lèi)器，探討了該分類(lèi)器用于局部放電信號(hào)的特征提取及模式識(shí)別的可行性。同時(shí)也進(jìn)行了信號(hào)去噪方法的實(shí)驗(yàn)探索。其意義在于避免網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)成的盲目性，提高局部放電模式識(shí)別的效果。 該論文對(duì)比研究了基于BP網(wǎng)絡(luò)的局部放電灰度矩特

2、征提取及其模式識(shí)別、基于正交小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部放電統(tǒng)計(jì)特征量的模式識(shí)別和基于自適應(yīng)特征提取小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部放電模式識(shí)別方法。 文中將局部放電脈沖信號(hào)波形看作是一幅具有某種灰度分布的圖像，利用灰度矩的概念，借助圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)局部放電脈沖信號(hào)灰度分布圖像進(jìn)行特征提取，給出了特征量提取算法，對(duì)針-板和球-板電極產(chǎn)生的局部放電信號(hào)進(jìn)行灰度矩特征量提取后，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量矩陣，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使識(shí)別率達(dá)到75％。 該文利用局

3、部放電信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征量作為正交小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到該網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率為82％。 在分析BP網(wǎng)絡(luò)和正交小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于局部放電模式識(shí)別時(shí)存在不足的基礎(chǔ)上，該文提出并構(gòu)建了自適應(yīng)特征提取小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。按照前饋型網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成方式將最優(yōu)局部放電信號(hào)時(shí)頻特征提取和模式分類(lèi)功能集于一體，通過(guò)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層元的激勵(lì)函數(shù)(小波函數(shù))與局部放電信號(hào)的變換來(lái)完成特征量的提取。實(shí)現(xiàn)了模式的可分性，也保證了分類(lèi)器結(jié)構(gòu)的最佳化，避免了網(wǎng)

4、絡(luò)拓?fù)錁?gòu)成的盲目性，提高了模式識(shí)別效果。利用自適應(yīng)特征提取小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三種典型電極(針-板、針-針和球-板電極系統(tǒng))的局部放電信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別試驗(yàn)，經(jīng)過(guò)特征量提取和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率達(dá)到90％。 此外，為了滿(mǎn)足局部放電模式識(shí)別的需要，論文對(duì)局部放電脈沖信號(hào)、-Ⅰ-典型干擾信號(hào)(函數(shù))的奇異性以及在小波變換過(guò)程中，在不同尺度下表現(xiàn)出的不同特征進(jìn)行了理論分析和去噪仿真計(jì)算，同時(shí)針對(duì)局部放電信號(hào)采集過(guò)程易受現(xiàn)場(chǎng)雜散信號(hào)干擾