【摘 要】
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变压器油箱表面的振动信号可以反映其内部绕组与铁心的健康状况,具有良好的应用前景。但在油箱表面测得的信号都是绕组和铁心振动信号的混合,且两者相关程度很高,难以用普通
【机 构】
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西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,河南省电力公司郑州供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50907046)
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变压器油箱表面的振动信号可以反映其内部绕组与铁心的健康状况,具有良好的应用前景。但在油箱表面测得的信号都是绕组和铁心振动信号的混合,且两者相关程度很高,难以用普通分离算法进行分离,不利于分别对绕组及铁心的故障进行诊断。鉴于此,本文提出一种基于子空间独立分量分离法（SDICA）的变压器绕组和铁心振动信号盲源分离方法。首先,对基于SDICA算法的盲源分离方法进行了说明,利用所构建的仿真信号对该算法进行了验证,并与普通盲源分离算法—快速独立分量分离（fastICA）算法的分离结果进行了对比,证实了SDICA算法
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