【摘 要】
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针对电缆局部放电检测,本文提出以提升小波包系数熵结合隐马尔科夫模型的识别方法。基于提升小波包与信息熵理论,提取放电信号的小波能量熵与系数熵作为特征量,将提取的特征
【机 构】
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广西电网有限责任公司桂林供电局,珠海华网科技有限责任公司
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针对电缆局部放电检测,本文提出以提升小波包系数熵结合隐马尔科夫模型的识别方法。基于提升小波包与信息熵理论,提取放电信号的小波能量熵与系数熵作为特征量,将提取的特征向量输入隐马尔科夫模型进行训练,得到最优训练模型。在电缆本体上进行人工模拟缺陷,采用本文算法、传统小波系数熵、BP神经网络分别对不同放电模型产生的放电进行识别测试,并使用该方法对现场数据进行分析。结果表明:本文方法在识别准确率以及算法执行效率上,均优于传统小波以及BP神经网络。
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