【摘 要】
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为寻找一种无需校正、方便信号监测的局部放电模式识别方法,将局部放电脉冲间的时间差分布引入到局放放电的模式识别中,构造了放电相位、时间差与放电次数分布的三维谱图Hn（Δ
【机 构】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家杰出青年基金（50425722）,重庆市自然科学基金（11699）.
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为寻找一种无需校正、方便信号监测的局部放电模式识别方法,将局部放电脉冲间的时间差分布引入到局放放电的模式识别中,构造了放电相位、时间差与放电次数分布的三维谱图Hn（Δt,）φ,并分析提取了其灰度图象的盒维数与信息维数特征参量,最后以分形维数作为输入,径向基函数神经网络（RBFNN）作为模式分类器对5种人工油纸绝缘缺陷模型进行识别。研究表明,识别率均〉90%并具有较强的抗干扰能力。
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