【摘要】：針對(duì)變壓器局部放電模式識(shí)別中傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)譜圖特征提取維數(shù)高、識(shí)別率差等問題,提出基于灰度共生矩陣和局部二值模式的局部放電灰度圖像紋理特征提取方法。該方法從宏觀角度將灰度圖像轉(zhuǎn)化為灰度共生矩陣并獲取其8維特征,從微觀角度計(jì)算鄰域像素相對(duì)灰度響應(yīng)并獲取其10維特征量。搭建四種局部放電實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?通過脈沖電流法采集局部放電信號(hào);結(jié)合兩類特征,以支持向量機(jī)作為分類器來識(shí)別放電類型并用傳統(tǒng)特征提取方法作為對(duì)比。結(jié)果表明利用該方法提取灰度圖像特征在避免特征災(zāi)難的同時(shí)仍有較高識(shí)別率,能有效識(shí)別四種放電模型,驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of high dimension and poor recognition rate of traditional statistical spectrum feature extraction in partial discharge pattern recognition of transformers, a texture feature extraction method for partial discharge gray image based on gray level co-occurrence matrix and local binary pattern is proposed. In this method, the gray level image is transformed into a gray level co-occurrence matrix from a macro perspective and its 8-dimensional feature is obtained. The relative gray response of a neighboring pixel is calculated from a microscopic point of view and its 10-dimensional feature quantity is obtained. Four kinds of PD experimental models were built and PD signals were collected by pulse current method. Support vector machine (SVM) was used as classifier to identify discharge type and traditional feature extraction method was used as contrast. The results show that the proposed method has a high recognition rate and can effectively identify four discharge models while avoiding feature disaster. The effectiveness of this method is verified.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2014xs74)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2213504