【摘 要】
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提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型。在实验室环境下采集了四种典型绝缘缺陷模型的局部放电UHF波形，引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息，在对时频幅值矩阵进行二维非负矩阵分解提取降维特征后，采用模糊k-近邻分类器对四种不同类型的局部放电信号进行识别。对试验样本的识别结果表明：自适应最优径向高斯核时频分布能较好地表征局部放电单次波形的时频
【机 构】
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重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400030 四川省电力公司达州电业局，
【出 处】
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2012年重庆市电机工程学会学术会议
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提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型。在实验室环境下采集了四种典型绝缘缺陷模型的局部放电UHF波形，引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息，在对时频幅值矩阵进行二维非负矩阵分解提取降维特征后，采用模糊k-近邻分类器对四种不同类型的局部放电信号进行识别。对试验样本的识别结果表明：自适应最优径向高斯核时频分布能较好地表征局部放电单次波形的时频信息；二维非负矩阵分解降维后的特征矩阵能保存原始时频矩阵的大部分有用信息；模糊k-近邻分类器比k-近邻分类器和三层反向传播神经网络具有更高的识别率。
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