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基于多分类器融合的XLPE电缆局部放电模式识别研究
引用本文:徐颖敏,姚林朋,钱勇,黄成军,江秀臣. 基于多分类器融合的XLPE电缆局部放电模式识别研究[J]. 电气自动化, 2011, 33(3): 74-76,80
作者姓名:徐颖敏  姚林朋  钱勇  黄成军  江秀臣
作者单位:上海交通大学电气工程系;
摘    要:将多分类器融合的方法应用到XLPE电缆的局部放电模式识别中.针对几种典型的XLPE电缆局部放电类型,提取放电统计特征参数,采用主成分分析(PCA)降维后,应用基于AdaBoost的多感知器神经网络融合分类模型进行分类.实验结果表明算法能有效提高基本分类器的准确率,提供了一种用于局部放电模式识别新的有效方法.

关 键 词:局部放电  XLPE电缆  多分类器融合  主成分分析  模式识别

Pattern Recognition of Partial Discharge in XLPE Cable Based on Multiple Classifier Fusion
Xu Yingmin,Yao Linpeng,Qian Yong,Huang Chengjun,Jiang Xiuchen. Pattern Recognition of Partial Discharge in XLPE Cable Based on Multiple Classifier Fusion[J]. Electrical Automation, 2011, 33(3): 74-76,80
Authors:Xu Yingmin  Yao Linpeng  Qian Yong  Huang Chengjun  Jiang Xiuchen
Affiliation:Xu Yingmin Yao Linpeng Qian Yong Huang Chengjun Jiang Xiuchen (Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)
Abstract:The paper applied multiple classifier fusion to the pattern recognition of partial discharge of XLPE cable.AdaBoost-based multi-layer perceptron neural network was adopted to deal with the statistical characteristics which were preprocessed by PCA to reduce dimension.The result shows that this algorithm can effectively improve the accuracy of the basic classifier in the field of pattern recognition of partial discharge of XLPE cable.
Keywords:partial discharge XLPE cable multiple classifier fusion PCA pattern recognition  
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