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绝缘子污秽放电的声发射核主成分诊断法
引用本文:李自品,舒乃秋,李红玲,汪游胤.绝缘子污秽放电的声发射核主成分诊断法[J].高电压技术,2012,38(11):3008-3014.
作者姓名:李自品  舒乃秋  李红玲  汪游胤
作者单位:武汉大学电气工程学院,武汉,430072
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)
摘    要:为了提高污秽绝缘子外绝缘状态的诊断准确度,利用绝缘子污秽放电时产生的声发射信号评定其外绝缘状态。通过绝缘子污秽试验,由高灵敏度声信号监测装置检测绝缘子的污秽放电声发射信号;对提取的声发射信号进行核主成分分析,将样本从低维的状态空间非线性的映射到高维核空间,在核空间采用随机森林方法训练得到分类器群,根据分类器群的分类结果对每个测试样本进行投票表决决定其最终分类。分析和诊断试验结果表明,声发射信号的3个原始特征量经核主成分分析后,变换为65个核特征量,有效地提高了分类器群之间的差异性。基于核主成分分析的随机森林模型的状态诊断结果具有很高的准确性。利用污秽放电声发射信号可进行污秽放电阶段的划分,以达到监测绝缘子的外绝缘状态的目的。

关 键 词:绝缘子  声发射信号  核主成分分析(KPCA)  随机森林  污秽放电  诊断

Acoustic Emission Diagnosis Method of Insulator's Pollution Discharge Based on Kernel Principle Component Analysis
LI Zipin,SHU Naiqiu,LI Hongling,WANG Youyin.Acoustic Emission Diagnosis Method of Insulator's Pollution Discharge Based on Kernel Principle Component Analysis[J].High Voltage Engineering,2012,38(11):3008-3014.
Authors:LI Zipin  SHU Naiqiu  LI Hongling  WANG Youyin
Affiliation:(School of Electrical Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
Abstract:
Keywords:insulator  acoustic emission signal  kernel principle component analysis(KPCA)  random forests  polluted discharge  diagnosis
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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