| 一种基于Morlet小波分析与神经网络技术的局部放电识别方法 |
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| 引用本文： | 王萍,傅立华,胡广振.一种基于Morlet小波分析与神经网络技术的局部放电识别方法[J].高压电器,2005,41(5):366-369. |
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| 作者姓名： | 王萍 傅立华 胡广振 |
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| 作者单位： | 鞍山科技大学,辽宁,鞍山,114044;鞍山科技大学,辽宁,鞍山,114044;鞍山科技大学,辽宁,鞍山,114044 |
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| 摘 要： | 小波变换技术适合电机局部放电的模式识别,笔者从一个新的角度来描述了局部放电信号的特性。研究表明,用Morlet小波变换三维分布图计算出的特征参数可以区分空气中的尖尖放电、尖板放电和沿面放电。理论和仿真实验分析表明,小波变换三维分布图提取的特征参数可以作为识别局部放电的新特征量,这些特征量作为人工神经网络的输入量可单独使用也可结合其它方法使用。
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| 关 键 词： | 局部放电 小波变换 模式识别 特征量 |
| 文章编号： | 1001-1609（2005）05-0366-04 |
| 收稿时间： | 2005-06-11 |
| 修稿时间： | 2005年6月11日 |
Recognition of Partial Discharge Distribution Patterns Based on Morlet Wavelet Transform and Neural Network |
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| WANG Ping,FU li-hua,HU Guang-zhen.Recognition of Partial Discharge Distribution Patterns Based on Morlet Wavelet Transform and Neural Network[J].High Voltage Apparatus,2005,41(5):366-369. |
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| Authors: | WANG Ping FU li-hua HU Guang-zhen |
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| Affiliation: | Anshan University of Science and Technology, Anshan 114044, China |
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| Abstract: | This paper describes the partial discharge(PD) signal characteristics using wavelet transform techniques.Research shows that the feature parameters by the Morlet wavelet transform 3-D distribution figures can be used to distinguish point to point PD,point to plate PD and surface PD.Theoretical analysis and simulating tests show that such feature parameters can be used as a new practical features of PD signal recognition,which can be used solely or combined with other methods as the inputs of artificial meural network. |
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| Keywords: | partial discharge wavelet transform pattern recognition feature |
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