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摘要:
局部放电信号特征提取是电力设备绝缘缺陷模式识别和故障诊断的关键步骤.奇异谱熵分析(singular spectrum entropy analysis,SSEA)理论研究了局部放电信号的复杂性和无规则程度,但无法充分反映信号内在非线性特性.使用局放信号4阶累积量切片代替SSEA的协方差矩阵,并引入集合经验模态分解理论(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)实现方法多尺度化,提出了局部放电信号多分辨高阶奇异谱熵分析(multi-scale higher order singular spectrum entropy analysis,M-HSSEA)方法.通过分析仿真局放信号,该方法提取的熵特征向量能够有效提高噪声抑制能力,并且增强了相空间重构参数鲁棒性.在户外变电站环境中设计了3种典型局部放电缺陷,运用该方法求取特高频信号熵特征向量并使用RBF神经网络进行分类,获得了较高识别正确率,从而验证了文中方法有效性及适用性.
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文献信息
篇名 基于多分辨高阶奇异谱熵分析的局部放电信号特征提取
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 局部放电 相空间重构 奇异谱熵 高阶统计量 集合经验模态分解 多分辨
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 高电压技术
研究方向 页码范围 3265-3271
页数 7页 分类号 TM85
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.10.047
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奇异谱熵
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电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
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