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摘要:
该文应用数字化测量装置采集发电机定子线棒工业仿真模型的局部放电信号,获得放电脉冲序列;在放电相位(放电量平面上,将脉冲序列表示为散点集;改变观察区域尺度,用逐段拟合法确定分形无标度区;用最小二乘拟合法计算分形维(Hausdorff维数和信息维数);以分形维和散点集重心坐标构成特征向量,并应用人工神经网络进行放电模式识别.研究表明分形特征在局部放电类型区分和程度判别方面均具有良好的性能.
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文献信息
篇名 基于散点集分形特征的局部放电模式识别研究
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 局部放电 模式识别 分形维 无标度区
年,卷(期) 2002,(5) 所属期刊栏目 电力工程
研究方向 页码范围 22-26
页数 5页 分类号 TM835.4
字数 3680字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2002.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李福祺 清华大学电机系 30 909 17.0 30.0
2 谈克雄 清华大学电机系 59 2231 30.0 46.0
3 吴成琦 8 387 8.0 8.0
4 高凯 清华大学电机系 6 264 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
局部放电
模式识别
分形维
无标度区
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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