SF6局部放电分解组分光声检测信号交叉响应处理技术

• 作者: 唐炬 孙才新 范敏 谭志红
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: SF6 局部放电(PD) 交叉响应 主成分分析(PCA) 径向基函数(RBF) 神经网络 相关性 检测准确度
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 输变电系统状态评价专题
• 页码范围: 257-264
• 页数: 8页
• 字数: 7583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2013.02.001

摘要

SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度.为此.将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神经网络,应用于光声检测法输出信号阵列的处理,以解决传统RBF神经网络在输入空间严重自相关时检测准确度的下降,实现对SO2、CO2、CF1混合气体中各组分气体体积分数的准确检测.结果表明:PCA RBF神经网络有效地消除了样本之间的相关性,提高了神经网络对混合气体中各组分气体体积分数的检测准确度(平均相对误差＜3％).为将光声检测法应用于SF6局部放电分解组分气体的检测提供了有效的数据处理手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	唐炬	重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	134	3853	38.0	54.0
3	范敏	重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	35	444	14.0	18.0
7	谭志红	重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	5	216	5.0	5.0