基于脉冲波形时域特征的局部放电识别

• 作者: 吴浩 王猛 谈克雄 郑重
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 脉冲波形 时域压缩 模式识别 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TM825
• 字数: 3112字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3076.2001.02.005

摘要

建立了一套数字化实时高速局部放电波形测量系统。由简单实验室模型和工业仿真模型取得了不同类型局部放电的脉冲电流波形，包括空气中和油中尖板电极放电，电机模型线棒内部气隙放电，线棒端部沿面放电。用分段的时域数据压缩法提取了脉冲波形特征。采用分级的人工神经网络进行放电模式识别，取得较好效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈克雄	清华大学电机系	59	2231	30.0	46.0
2	郑重	清华大学电机系	20	464	7.0	20.0
3	王猛	清华大学电机系	12	309	7.0	12.0
4	吴浩	清华大学电机系	10	140	5.0	10.0