基于KNN和MSR的局部放电模式识别研究

• 作者: 孙源文 李峰 盛戈皞 罗林根 陈敬德
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 随机矩阵理论 时间序列 PD模式识别 K-近邻
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 字数: 3044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2018.01.003

摘要

本文提出了一种基于随机矩阵谱分布理论的局部放电(PD)模式识别新方法.首先,利用特高频传感器接收到的PD时域信号构造高维随机矩阵,根据随机矩阵理论下时间序列模型的经验谱分布理论,以其特征根分布的平均谱半径(MSR)作为PD模式识别的特征量;然后提出了基于K-近邻(KNN)算法的局部放电模式识别方法.理论研究和实验结果表明,该方法具有抗干扰能力强、识别率高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛戈皞	上海交通大学电气工程系	146	1961	25.0	38.0
2	李峰		7	4	1.0	2.0
3	罗林根	上海交通大学电气工程系	21	93	5.0	9.0
4	陈敬德		3	3	1.0	1.0
5	孙源文		1	3	1.0	1.0