本文關(guān)鍵詞：基于時頻流形的水輪發(fā)電機組局放信號特征提取方法　出處：《水力發(fā)電學(xué)報》2016年09期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 發(fā)電機 局放 時頻流形 流形學(xué)習(xí) 局部線性嵌入算法

【摘要】：準(zhǔn)確地提取水輪發(fā)電機機組局部放電信號特征,對于發(fā)電機絕緣在線監(jiān)測具有重要意義。為此,本文提出了基于時頻流形的發(fā)電機局部放電信號特征提取方法。首先通過相空間重構(gòu)算法,將局部放電(PD)時域信號轉(zhuǎn)換為多個子序列,并分別求其時頻分布,構(gòu)建PD信號的時頻流形。然后利用局部線性嵌入算法(LLE)將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間,提取PD信號在低維空間的特征參數(shù)。最后,通過K-最近鄰分類器(KNNC)的故障診斷模型實現(xiàn)發(fā)電機組不同局部放電的模式識別,其故障識別率高于95%。
[Abstract]:The accurate extraction of the characteristics of the partial discharge signal of the turbine generator set is of great significance to the on-line monitoring of the insulation of the generator. In this paper, a feature extraction method for local discharge signal of generator based on time-frequency manifold is proposed. First, phase space reconstruction algorithm is applied to transform the partial discharge (PD) time domain signal into many sub sequences, and the time-frequency distribution is obtained respectively, and the time-frequency manifold of PD signal is constructed. Then, the local linear embedding algorithm (LLE) is used to map the high dimensional data to the low dimensional space and extract the characteristic parameters of the PD signal in the low dimensional space. Finally, the fault diagnosis model of the K- nearest neighbor classifier (KNNC) is used to realize the pattern recognition of the different partial discharge of the generator set, and the fault recognition rate is higher than 95%.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51279161)
【分類號】：TM312
【正文快照】： 0引言發(fā)電機作為電力系統(tǒng)的主電源設(shè)備,其的安全性與可靠性關(guān)乎整個系統(tǒng)的運行安全。在實際運行中,發(fā)電機主絕緣體長期受電應(yīng)力、電磁力、機械力及化學(xué)腐蝕的因素影響,進(jìn)而導(dǎo)致其防暈層破壞、斷裂、電樹葉形成及絕緣碳化等的現(xiàn)象產(chǎn)生,威脅機組運行。據(jù)統(tǒng)計資料顯示[1-2]:在發(fā)

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