【摘 要】
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根据输电线断股引起的辐射场的变化和巡检机器人运行环境状况,选用热释电远红外传感器对输电线断股信号进行检测。在数据处理时,针对断股信号的非平稳性质和小波基的时频特征
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,山东政法学院信息科学技术系
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目（2002AA420110-4）
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根据输电线断股引起的辐射场的变化和巡检机器人运行环境状况,选用热释电远红外传感器对输电线断股信号进行检测。在数据处理时,针对断股信号的非平稳性质和小波基的时频特征,选用db4小波基对断股信号进行了6层小波分解。为解决单纯采用小波变换带来的诸如分解信息量大,故障特征值数目多、提取需要人工干预,难以实现在线检测与诊断的问题,本文引入了小波能量熵的概念,从而使描述输电线断股故障的特征值数目大大减少,并且易于计算机自动提取,利用较小规模的BP网络就实现了巡检机器人对铝绞导线断股损伤的在线精确诊断。在线断股检测实验证明了该方案的正确性。
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