【摘 要】
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发电机定子绕组绝缘内部或表面的局部放电会造成绝缘质量的逐渐劣化,最终造成设备的击穿和短路事故.对局部放电信号进行模式识别,可以判断放电的类型和严重程度,从而对绕组绝
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发电机定子绕组绝缘内部或表面的局部放电会造成绝缘质量的逐渐劣化,最终造成设备的击穿和短路事故.对局部放电信号进行模式识别,可以判断放电的类型和严重程度,从而对绕组绝缘水平进行评估,为设备的状态维修提供依据.研究表明:三维谱图表列数据对放电模式的描述能力最佳,但特征量较多;曲面拟合参数和分形特征的描述能力稍弱,但特征量有所减少,二维谱图的统计特征参数的描述能力较差.分形特征法的特征参数虽只有8个,但却实现了令人满意的类型和程度识别.人工神经网络具备学习能力,可以实现线性不可分问题的归类,它对放电模式的识别能力优于基于距离的模式归类法.在充分学习的基础上,BP网络对放电类型的判别正确率达到89﹪以上,KOH网络可以实现对放电严重程度的形象直观的判断.
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