小樣本PD信號支持向量機模式識別方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、高壓電器的故障缺陷與局部放電相互之間聯(lián)系緊密,可以通過局部放電的研究實現(xiàn)對高壓電器的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,因此小樣本的局部放電模式識別技術研究具有實際意義。
   在閱讀了大量高壓電器故障診斷文獻的基礎上,根據(jù)高壓電器在制造、運輸、安裝和運行過程中出現(xiàn)的各類缺陷制作了七類局部放電缺陷模型,采集局部放電信號,并用小波消噪;用特征量提取方法提取了局部放電信號的統(tǒng)計特征參數(shù)、分形維數(shù)、威布爾參數(shù)和脈沖波形的時間參數(shù)共十個特征量作為分類器

2、的輸入特征量。
   設計模式識別分類器時,針對小樣本局部放電模式識別,分析了核函數(shù)對識別性能的影響,選擇徑向基函數(shù)為核函數(shù)。采用網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)方法尋找核函數(shù)的參數(shù)和支持向量機的懲罰參數(shù);在分類訓練時,對提取的特征量進行四種組合,識別結果表明統(tǒng)計參數(shù)要優(yōu)于其它特征量組合;局部放電信號歸一化后的識別率低于非歸一化的情況,因此小樣本局部放電分類時信號不宜歸一化處理;對特征量選擇分析后,剔除了相關性較強和類間距離較小的特征量,識別結果表

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