本文選題：氣體絕緣開關設備 + 局部放電��； 參考：《高電壓技術》2014年03期

【摘要】：為解決氣體絕緣開關設備(GIS)內多種絕緣缺陷并存時的混合局部放電(簡稱局放)的信號分離和缺陷類型辨識問題,提出了基于快速獨立分量分析(FastICA)算法的GIS局放混合信號分離與模式識別方法。該方法具體包括:采用FastICA算法從局放混合信號中分離出單一局放信號,針對各單一局放信號,提出的模式識別策略是通過增添相反符號和幅值歸一化的單一局放信號用于分類器訓練或者使用對信號符號不敏感的特征(如分形特征等)作為分類特征。算例分析結果表明,提出的方法能夠實現GIS多絕緣缺陷局放信號的有效分離,并能對分離出的單一局放信號進行準確缺陷類型辨識,且具有抗噪能力強、計算速度快、robust性好等優(yōu)點。
[Abstract]:In order to solve the problem of signal separation and defect type identification of mixed partial discharge (abbreviated partial discharge) in a gas insulated switchgear (GIS), a hybrid signal separation and pattern recognition method based on fast independent component analysis (FastICA) algorithm for GIS placement is proposed. This method includes: using the FastICA algorithm from the Bureau. A single local discharge signal is separated from the mixed signal. The proposed pattern recognition strategy is used to train the classifier by adding the opposite sign and amplitude normalization to the classifier, or to use the characteristics such as fractal characteristics, such as fractal characteristics, as classification characteristics. The proposed method can effectively separate the signal of the GIS multi insulation defect, and can identify the exact defect type for the isolated partial discharge signal, and it has the advantages of strong anti noise ability, fast calculation speed and good robust.

【作者單位】： 國網山東省電力公司電力科學研究院;國網技術學院;山東大學電氣工程學院;重慶大學輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術國家重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973項目)(2009CB724506)~~
【分類號】：TM564

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1826983