【摘 要】
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为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于主成分分析和KNN分类识别的变压器故障测量方法。该方法采用EMMD（集合经验模式分解）方法
【机 构】
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上海交通大学电工与电子技术中心,国网四川省电力有限公司广安供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61533012);上海市自然科学基金资助项目(14ZR1421800)
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为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于主成分分析和KNN分类识别的变压器故障测量方法。该方法采用EMMD（集合经验模式分解）方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,将该特征矢量通过主成分分析投影到直观的二维图像中。利用KNN分类识别实现故障分类和自动故障识别。试验结果表明,该方法可以实现对变压器正常状态、绕组变形、铁芯故障3种状态直观分类,并对测试样本进行快速的自动模式识别。
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