【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902705)
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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2D-LPEWT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
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