统计参数用于局部放电模式识别的研究

• 作者: 唐炬 李剑 王静 谭志红
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 统计分析 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与专题论述
• 页码范围: 4-6，37
• 页数: 4页
• 分类号: TM83
• 字数: 4180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2002.08.002

摘要

通过研究局部放电二维谱图的统计特性,对局部放电脉冲幅值谱图进行Weibull分析,获得尺度参数α和形状参数β,从局部放电脉冲相位谱图中估计出统计算子Sk、Ku,用以上统计参数作为人工神经网络的输入,实现局部放电的模 式识别.对设计的5种典型人工绝缘缺陷进行了大量模拟实验,比较统计参数法与表列数据法的神经网络分类结果证明统计参数构造局部放电特征向量的方法能有效地识别放电模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李剑	重庆大学高电压与新技术教育部重点实验室	118	3009	33.0	48.0
2	唐炬	重庆大学高电压与新技术教育部重点实验室	134	3853	38.0	54.0
3	王静	重庆大学高电压与新技术教育部重点实验室	25	208	8.0	14.0
4	谭志红		2	90	2.0	2.0