局部放电脉冲形波的自回归模型参数识别法

• 作者: 吴成琦 王猛 谈克雄 高文胜
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 AR模型 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 著作与研究
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TM835.4|TM855
• 字数: 3293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2001.03.001

摘要

介绍了基于自回归（Antoregression，简称AR）模型理论对局部放电脉冲波形进行特征提取的方法。以AR模型参数作为波形特征量，利用前馈神经网络对放电模式进行了识别比较，并分析了影响识别效果的各种因素。研究结果表明，以AR模型系数作为特征向量进行局部放电模式识别是有成效的。在AR模型的基础上结合波形的其它特征能进一步提高放电的识别率。

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	吴成琦		8	387	8.0	8.0
3	高文胜	清华大学电机系	52	1517	25.0	38.0
4	王猛	清华大学电机系	12	309	7.0	12.0