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摘要:
绕组压紧状态影响着变压器的机械性能和绝缘性能.为此,提出一种基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动诊断及定位方法.首先进行110kV变压器绕组松动实验并测取不同绕组状态下的振动信号,对信号进行时间序列重构,通过奇异值分解提取重构空间的最优特征序列,结合信息熵得出绕组松动的特征量——奇异谱熵,并作为诊断模型的输入,利用粒子群算法对多分类支持向量机进行参数优化.并将其测试结果与BP和PNN神经网络的诊断效果进行对比.实验结果证明,该方法能有效地判断绕组是否发生松动并正确识别绕组松动相,验证了上述方法的可行性和准确性.
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文献信息
篇名 基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动识别及定位
来源期刊 电力系统保护与控制 学科
关键词 变压器 绕组松动 奇异谱熵 支持向量机 松动定位
年,卷(期) 2017,(18) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 69-75
页数 7页 分类号
字数 4440字 语种 中文
DOI 10.7667/PSPC161499
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 马宏忠 河海大学能源与电气学院 202 2303 25.0 37.0
2 姜宁 6 91 5.0 6.0
3 高拓宇 2 17 2.0 2.0
4 许宏华 2 17 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(8)
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研究主题发展历程
节点文献
变压器
绕组松动
奇异谱熵
支持向量机
松动定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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