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文檔簡介
1、隨著交聯(lián)聚乙烯電力電纜的應(yīng)用越來越廣泛,伴隨而來的是絕緣故障的不斷發(fā)生,在故障的解決的過程中,絕緣故障的檢測技術(shù)取得了長足的進(jìn)步。本文采用理論與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法,基于已有的交聯(lián)聚乙烯電力電纜絕緣局部放電理論以及故障檢測技術(shù),對交聯(lián)聚乙烯電力電纜的局部放電模式識別方法進(jìn)行了深入研究。
本文首先對模式識別系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,分析了局部放電模式識別的基本原理,對于采用PRPD模式的統(tǒng)計(jì)算子作為輸入的BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及采用放電次
2、數(shù)和統(tǒng)計(jì)算子作為輸入的SART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)了兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別程序。
通過設(shè)計(jì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測量信號進(jìn)行識別,得出以下實(shí)驗(yàn)結(jié)果:采用PRPD模式的放電次數(shù)作為輸入的BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別率達(dá)到88%,其主要影響因素為發(fā)生局部放電的強(qiáng)弱。采用PRPD模式的統(tǒng)計(jì)算子作為輸入的BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別率達(dá)到了95%。采用放電次數(shù)和統(tǒng)計(jì)算子作為輸入的SART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別率達(dá)到了98%,其主要影響因素為樣本量數(shù)量。本文通過本溪平山
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