【摘 要】
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通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维V
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51677072);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017XS118)
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通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应放电灰度图;以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;通过四元数Hilbert变换得到各模态函数对应的特征图,并提取灰度纹理特征,构成各放电样本对应的特征向量;以BP神经网络分类器对提取出的局部放电特征量进行分类和识别。实验结果验证表明,同二维Hilbert-Huang变换和传统放电灰度图特征提取方法相比,基于文中
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