【摘 要】
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为研究干式变压器局部放电超声信号的模式识别,设计制作了针-板、沿面和气隙3 种局部放电模型,用超声检测系统得到3 种局部放电的超声信号波形数据.运用小波包理论对采集到的
【机 构】
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华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室,华北油田公司水电厂
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA050802);中央高校基本科研业务专项资金项目(13MS73);国家电网公司科技项目(GY17201200047)
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为研究干式变压器局部放电超声信号的模式识别,设计制作了针-板、沿面和气隙3 种局部放电模型,用超声检测系统得到3 种局部放电的超声信号波形数据.运用小波包理论对采集到的局部放电超声信号进行分解,用Shannon 熵代价函数来确定最优小波包基,得到最优小波树,提取在最优基下包含绝大部分信息能量的小波包分解系数的统计量作为模式识别的输入特征量,并应用CPN网络分类器进行放电类型的识别,取得了很好的效果.
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