首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

局部放电故障神经网络模式识别及实验研究
引用本文:孙学勇,阳国庆,仲伟涛,郑殿春.局部放电故障神经网络模式识别及实验研究[J].自动化技术与应用,2005,24(3):22-24,27.
作者姓名:孙学勇  阳国庆  仲伟涛  郑殿春
作者单位:哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150040;哈尔滨电业局,黑龙江,哈尔滨,150010
基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目 (E0 30 3)
摘    要:阐述了局部放电信号模式识别对高压电器故障诊断的意义。用理想的同轴电极系统放电模型模拟了两种放电模式。将统计数学应用于局部放电信号特征量的提取 ,得到的特征向量 (放电量不对称性Q、相位不对称性Φ、相关系数cc)作为BP神经网络的输入 ,以此对局部放电信号进行模式识别。实验证明这种方法具有很高的识别率。

关 键 词:局部放电  模式识别  特征量  神经网络
文章编号:1003-7241(2005)03-0022-04

Simulation Study of the Neural Network Pattern Recognition of PD Failures
SUN Xue-yong,YANG Guo-qing,ZHONG Wei-tao,ZHENG Dian-chun.Simulation Study of the Neural Network Pattern Recognition of PD Failures[J].Techniques of Automation and Applications,2005,24(3):22-24,27.
Authors:SUN Xue-yong  YANG Guo-qing  ZHONG Wei-tao  ZHENG Dian-chun
Affiliation:SUN Xue_yong1,YANG Guo_qing1,ZHONG Wei_tao2,ZHENG Di an_chun1
Abstract:In this paper the PD (partial discharges) fault recognition of the high voltage apparatus is studied. Two ideal discharge patterns are simulated with the coaxia l electrode. The statistic method is used to pick up the PD character. The disch arge asymmetry, phase asymmetry and the cross-correlation factor are chosen an d used as a set of the input vectors of neural network (NN). Experiment shows th e effectiveness of the methed.
Keywords:PD  Pattern recognition  Character  NN
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号