论文摘要
局部放电检测对识别电力电缆绝缘缺陷具有重要意义,其中提取有效的特征参量为其研究重点。该文提出一种基于二维Littlewood-Paley经验小波变换（2D-LPEWT）的特征提取方法,可实现电缆局部放电不同缺陷类型的准确识别。通过搭建电缆绝缘局部放电检测平台,利用2DLPEWT对四种典型缺陷模型下局部放电产生的?-Q-n图谱进行分解,对得到的经验小波系数子图提取了Tamura特征、矩特征和熵特征,并讨论了不同的特征提取方法对KNN、决策树、支持向量机（SVM）三种分类算法性能的影响。结果表明所提出的特征提取方法在不同的分类器下均可达到很高的识别精度,具有很好的实用性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 秦雪,钱勇,许永鹏,盛戈皞,江秀臣
关键词: 二维经验小波变换,电力电缆,局部放电,特征提取,分类器
来源: 电工技术学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 上海交通大学电气工程系
基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902705)
分类号: TM855
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.180057
页码: 170-178
总页数: 9
文件大小: 1759K
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标签：二维经验小波变换论文; 电力电缆论文; 局部放电论文; 特征提取论文; 分类器论文;