【摘 要】
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为解决局部放电(partial discharge,PD)源诊断中放电样本的不平衡问题,并克服传统多源放电诊断方法对脉冲聚类分离效果的依赖,该文提出基于辅助分类–边界平衡生成式对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network with auxiliary classifier,AC-BEGAN)的PD数据增强与多源放电识别方法。首先,对PD脉冲进行同步挤压小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,SWT)作
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51677072)。
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为解决局部放电(partial discharge,PD)源诊断中放电样本的不平衡问题,并克服传统多源放电诊断方法对脉冲聚类分离效果的依赖,该文提出基于辅助分类–边界平衡生成式对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network with auxiliary classifier,AC-BEGAN)的PD数据增强与多源放电识别方法。首先,对PD脉冲进行同步挤压小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,SWT)作
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