本文選題：交叉小波 + 變壓器　； 參考：《電工技術(shù)學(xué)報》2014年04期

【摘要】：針對局部放電特征量的高維性及對噪聲的高敏感性,提出一種基于交叉小波變換和相關(guān)系數(shù)矩陣的局部放電特征提取方法。基于交叉小波變換對信號的時頻域分析功能以及對噪聲的免疫功能,采用交叉小波變換分析變壓器局部放電信號,并獲得表征交叉小波譜圖特性的特征量;然后利用相關(guān)系數(shù)矩陣對獲得的特征量進行相關(guān)性分析,剔除具有較強相關(guān)性的特征量;最后將提取到的特征量送入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行放電模式識別。仿真及實例分析證明了該方法的有效性。
[Abstract]:In view of the high dimension of PD characteristic and its high sensitivity to noise, a method based on cross wavelet transform and correlation coefficient matrix is proposed to extract PD feature. Based on the time-frequency domain analysis function of cross-wavelet transform and the immune function to noise, the cross-wavelet transform is used to analyze the partial discharge signal of transformer, and the characteristic quantity which characterizes the characteristic of cross-wavelet spectrum is obtained. Then the correlation coefficient matrix is used to analyze the correlation of the obtained characteristic quantity, and the characteristic quantity with strong correlation is eliminated. Finally, the extracted feature quantity is sent to the probability neural network and BP neural network classifier for discharge pattern recognition. The effectiveness of the method is proved by simulation and example analysis.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61204027) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(13XS26)資助項目
【分類號】：TM41

【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：1908115