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基于主成分分析和概率神经网络的变压器局部放电模式识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出利用主成分分析(PCA)的方法对变压器局部放电原始特征参数进行降维,并提取出新的主成分因子.结果表明,提取出的主成分因子可以很好地表征原始特征向量.通过概率神经网络(PNN)分类器分别对降维前和降维后的特征向量进行训练和识别.研究发现,提取出的新因子有效缓解了分类器负担,且PNN分类器的识别效果良好,优于传统BP神经网络分类器. 相似文献
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针对变压器局部放电类型识别问题,提出了基于统计特征参数与概率神经网络的局部放电模式分类方法。所提方法首先在局部放电类型三维谱图中构建二维分布图谱,然后在二维分布谱图上提取统计特征参数,接着将统计特征参数以特征向量的形式作为概率神经网络的输入量,最后利用概率神经网络对放电类型进行识别。在试验中,利用电晕放电、沿面放电、气隙放电三种放电类型的数据,将所提分类方法与典型局部放电类型分类方法进行比较。实验结果表明,所提分类方法的识别准确率较高、识别时间开销较少。 相似文献
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《高压电器》2017,(7)
针对局部放电特高频(ultra-high frequency,UHF)信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,CLCM)算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理,得到局部放电UHF信号特征参数及特征向量,并输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器中进行模式识别。结果表明,该特征参数可以有效识别4种典型变压器内部局部放电UHF信号,识别准确率最高达到97.50%。 相似文献
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提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型.在实验室环境下采集了4种典型绝缘缺陷模型的局部放电超高频(UHF)波形,引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息,在对时频幅值矩阵进行二维非负矩阵分解提取降维特征后,采用模糊k-近邻分类器对4种不同类型的局部放电信号进行识别.对试验样本的识别结果表明:自适应最优径向高斯核时频分布能较好地表征局部放电单次波形的时频信息;二维非负矩阵分解降维后的特征矩阵能保存原始时频矩阵的大部分有用信息;模糊k-近邻分类器比k-近邻分类器和3层反向传播神经网络具有更高的识别率,并较反向传播神经网络具有容易拓展的优点. 相似文献
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基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对局部放电特征量的高维性及对噪声的高敏感性,提出一种基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取方法。基于交叉小波变换对信号的时频域分析功能以及对噪声的免疫功能,采用交叉小波变换分析变压器局部放电信号,并获得表征交叉小波谱图特性的特征量;然后利用相关系数矩阵对获得的特征量进行相关性分析,剔除具有较强相关性的特征量;最后将提取到的特征量送入概率神经网络与BP神经网络分类器进行放电模式识别。仿真及实例分析证明了该方法的有效性。 相似文献
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为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。 相似文献
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提出了一种基于对偶树复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的局部放电特高频信号特征参数提取方法,可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷。首先采用DTCWT算法分解变压器局部放电特高频信号,得到一系列不同变化尺度下细节分量信号。再提取出各细节分量信号的偏斜度和峭度作为初始特征参数。采用LLE算法对初始特征参数组成的特征向量进行降维处理,得到最终的特征参数及特征向量,输入到支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中识别各类绝缘缺陷。结果表明,该特征参数可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷,模拟绝缘缺陷识别准确率达到98.35%,现场检测信号识别准确率达到92.1%。 相似文献
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超声波法进行变压器局部放电模式识别的研究 总被引:19,自引:5,他引:19
在线识别局部放电模式可以有效地判断局部放电对变压器绝缘的危害程度。文中根据局部放电超声波信号存在的非线性和非平稳特性,提出利用分形理论对局部放电超声波信号的时域脉冲形进行分析,对分形理论及其参数计算方法进行了简单的介绍,在自制的几种典型变压器局部放电模型上进行实验,计算了所得到的局部放电超声波信号的分型参数(分维数和空缺率),得到不同放电形式的分形特征,利用人工神经网络对所得到的分形特征进行模式识别,结果表明利用超声波信号可以有效地判断变压器局部放电模式,为变压器局部放电信号的特征提取和模式识别提供了一种新的研究方法。 相似文献
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变压器局部放电超声信号具有连续不可导和非平稳的特性 ,通过仿射变换建立其分段自仿射IFS (IteratedFunctionSystem)。利用该方法一方面实现局部放电信号数据的压缩 ;另一方面提取IFS分形参数 ,包括IFS分形维数和空缺率 ,为局部放电模式识别提供新的特征参数 ,两者同时进行 ,为实现局部放电在线监测提供一种新的工具。同时进一步把IFS分形参数作为特征参量输入人工神经网络对放电模式进行识别 ,结果表明了利用超声波信号进行局部放电模式识别的有效性。 相似文献
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针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线。其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进S变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动。 相似文献
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为提高气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)局部放电(Partial Discharge,PD)信号分类识别的准确度和训练速度,提出了基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的GIS局放信号分类方法以及表述信号形状与统计特征的联合特征参量。首先利用特高频(Ultra High Frequency,UHF)法获取GIS局放模拟装置产生的局放信号作为数据集,绘制散点图,选取完整准确描述图像特点的特征参量,以提高数据区分度;然后提取特征参量并进行降维,以解决维度过高引起的低效性,并将数据集随机分为训练集和测试集;最后,通过概率神经网络进行数据的训练和测试,解决了反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等传统模式识别训练速度慢、易陷入局部最小等缺点。试验对比结果表明,方法具备较高的准确度,且提出的联合参量分类准确度相对于传统方法具有明显提高。 相似文献
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为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发从而结合两种不同的方法对局放特征提取的优点。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构的同时也可进一步分离不同类别的流形。利用基于监督的局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)对局部放电特征值进行降维优化处理,提取出具有较高分类能力的最优特征值。然后,利用电力电缆附件的4种典型缺陷进行实验对比,结果表明本文方法较好的提取出最优特征值,且能得到更准确的识别结果。 相似文献