【摘 要】
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本文提出一种用统计参数构造局部放电特征向量作为人工神经网络模式识别的输入方法.通过研究局部放电二维谱图的统计特性,对局部放电脉冲幅值谱图进行Weibull分析,获得尺度参
【机 构】
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重庆大学高电压与新技术教育部重点实验室,400044
【出 处】
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重庆市电机工程学会2002年学术会议
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本文提出一种用统计参数构造局部放电特征向量作为人工神经网络模式识别的输入方法.通过研究局部放电二维谱图的统计特性,对局部放电脉冲幅值谱图进行Weibull分析,获得尺度参数a和形状参数β,从局部放电脉冲相位谱图中估计出统计算子Sk、Ku,用以上统计参数作为人工神经网络的输入,实现局部放电的模式识别.同时对设计的5种典型人工绝缘缺陷进行了大量模拟实验,把统计参数法与表列数据法的神经网络分类结果进行了比较,结果证明这种用统计参数构造局部放电特征向量的方法在局部放电模式识别应用中是可行的.
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