【摘 要】
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提出了一种基于对偶树复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的局部放电特高频信号特征参数提取方法,可
【机 构】
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提出了一种基于对偶树复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的局部放电特高频信号特征参数提取方法,可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷.首先采用DTCWT算法分解变压器局部放电特高频信号,得到一系列不同变化尺度下细节分量信号.再提取出各细节分量信号的偏斜度和峭度作为初始特征参数.采用LLE算法对初始特征参数组成的特征向量进行降维处理,得到最终的特征参数及特征向量,输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中识别各类绝缘缺陷.结果表明,该特征参数可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷,模拟绝缘缺陷识别准确率达到98.35％,现场检测信号识别准确率达到92.1％.
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