论文摘要
为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发,结合两种不同的方法对局放特征进行提取。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构,同时也可进一步分离不同类别的流形。利用基于监督的局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)对局部放电特征值进行降维优化处理,提取出具有较高分类能力的最优特征值,利用电力电缆附件的4种典型缺陷进行实验对比,结果表明文中方法较好地提取出最优特征值,且能得到更准确的识别结果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙茂一,杨林,周志通,高春林,张安安,李俊逸
关键词: 电缆附件,局部放电,相位分割,监督局部线性嵌入,模式识别
来源: 电测与仪表 2019年22期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 中国测试技术研究院,中车眉山车辆有限公司,西南石油大学
基金: 国家重点研发计划(2017YFE0112600),四川省2018年基本科研业务(2018YSKY0037),四川省省域检验检测服务体系建设及应用示范项目(18KJFWSF0001)
分类号: TM855
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.022.005
页码: 25-30+102
总页数: 7
文件大小: 863K
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标签：电缆附件论文; 局部放电论文; 相位分割论文; 监督局部线性嵌入论文; 模式识别论文;