本文選題：局部放電　切入點(diǎn)：故障識別　出處：《高電壓技術(shù)》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對開關(guān)柜局部放電故障檢測中窄帶干擾等多種噪聲消除難題,為提高故障識別率,提出了一種新的局部放電故障識別方法。借助射頻電流互感器和高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集局部放電混合信號,運(yùn)用頻率約束獨(dú)立分量分析方法從混合信號中分離局部放電的有效信號,克服了其它信號頻譜混疊的影響,大幅度提高了信噪比。以0.4~1.1 MHz和1.8~2.7 MHz 2個頻帶的功率譜構(gòu)造故障識別的特征向量,采用最小二乘支持向量機(jī)對局部放電故障進(jìn)行識別。通過搭建局部放電實驗平臺驗證了算法的有效性,實驗結(jié)果表明,開關(guān)柜局部放電故障的識別率達(dá)98.0%,所提供的識別算法具有良好的泛化能力。
[Abstract]:In order to improve the fault identification rate of switchgear, the narrow band interference and other noise elimination problems in partial discharge fault detection of switchgear are discussed. A new method of partial discharge fault identification is proposed. The mixed signals of partial discharge are collected by means of radio-frequency current transformer and high-speed data acquisition system. The frequency constrained independent component analysis (ICA) method is used to separate the effective signals of partial discharge from the mixed signals, which overcomes the influence of other signal spectrum aliasing. The signal-to-noise ratio (SNR) is greatly improved. The eigenvector of fault identification is constructed by using the power spectrum of 0.4 MHz and 1.8 MHz 2.7 MHz. Using least square support vector machine (LS-SVM) to identify partial discharge (PD) faults, the validity of the algorithm is verified by setting up a PD experimental platform, and the experimental results show that, The partial discharge fault recognition rate of switchgear is 98.0, and the algorithm has good generalization ability.
【作者單位】： 華僑大學(xué)機(jī)電及自動化學(xué)院;
【基金】：福建省產(chǎn)學(xué)合作科技重大項目(2012H6013;2012H6014) 福建省自然科學(xué)基金(2012J01214) 福建省科技計劃重點(diǎn)項目(2013H0028)~~
【分類號】：TM591

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1561659