【摘 要】
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为了研究气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)的特高频局部放电脉冲序列识别算法,进而提高其绝缘故障诊断的正确率,提出利用限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equali-zation,CLAHE)算法对脉冲序列分布(phase resolved pulse sequence,PRPS)图谱进行预处理,实现放电脉冲目标的强化,从而增强数据集视觉特征的方法;然后计算增强图谱的均匀局部二值模式(uniform
【机 构】
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上海交通大学电气工程系,上海200240
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为了研究气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)的特高频局部放电脉冲序列识别算法,进而提高其绝缘故障诊断的正确率,提出利用限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equali-zation,CLAHE)算法对脉冲序列分布(phase resolved pulse sequence,PRPS)图谱进行预处理,实现放电脉冲目标的强化,从而增强数据集视觉特征的方法;然后计算增强图谱的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)作为特征向量,利用Adaboost级联分类器不断提高识别率直至收敛,从而实现GIS内部绝缘故障类型的识别.实验结果表明:CLAHE增强将识别率的上限从93.36％提高到了96.09％;在变化的外施电压下,ULBP特征向量比传统图像特征的识别率提高了10.71％～15.72％;Adaboost强分类器在训练时对样本数量的要求降低了约1/3.故所提算法进一步扩大了优化空间,增强了传统算法的泛化能力,提高了训练效率.
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