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电工技术
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2017年
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1.
基于振动分析法的变压器故障分类和识别
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夏玉剑
李敏
陈果
石同春
沈大千
王昕
《电测与仪表》
2017,54(17)
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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