基于灰度矩特征的局部放电模式识别

• 作者: 王瑜 苑津莎 靳松
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 BP神经网络 灰度矩
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 6-9,32
• 页数: 5页
• 分类号: TM51
• 字数: 3303字
• 语种: 中文

摘要

局部放电特征向量的辨识能力是决定模式识别需要的数据量和正确与否的关键。本文提出一种新的特征参数提取方法，先将三维φ-q-n谱图进行分割、移位、合并，形成宽度为180°的两个部分；然后将每一部分投影到φ-q平面上，转化为二维数字图像；最后计算两部分数字图像的矩和中心矩。采用三层BP神经网络作为分类器，将灰度矩连同放电量在内的6个参数作为输入。针对三种常见的放电类型，气隙放电、沿面放电和电晕放电进行了试验测试，对试验数据的测试结果显示，识别率均达到100%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑津莎	华北电力大学电气与电子工程学院	188	2334	27.0	40.0
2	靳松	华北电力大学电气与电子工程学院	14	182	7.0	13.0
3	王瑜	华北电力大学电气与电子工程学院	22	297	8.0	17.0