【摘 要】
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独立成分分析(independent component analysis,ICA)作为盲信号分离算法中的一种有效方法,能够快速、准确地实现源信号分离和恢复。为将变压器有载分接开关(on-loadtapchange
【机 构】
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浙江大学生物医学工程与仪器科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60875002)~~
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独立成分分析(independent component analysis,ICA)作为盲信号分离算法中的一种有效方法,能够快速、准确地实现源信号分离和恢复。为将变压器有载分接开关(on-loadtapchanger,OLTC)振动信号从变压器油箱表面振动信号中有效地分离出来,采用ICA经典算法中的二阶盲辨识算法来分离变压器OLTC信号,并结合冲击信号的端点检测法以及互相关函数相位对准法来实现信号分离的自适应。实验结果证明,该方法能够准确、有效地从变压器油箱表面振动信号中分离出OLTC的振动信号。
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