| 联合高频脉冲与超声波信号的局放估计 |
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| 引用本文： | 曾虎,李川,李英娜,陈武奋,高立慧.联合高频脉冲与超声波信号的局放估计[J].传感器与微系统,2016(8). |
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| 作者姓名： | 曾虎 李川 李英娜 陈武奋 高立慧 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明,650500 |
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| 基金项目： | 昆明理工大学人才培养基金资助项目(KKSY201303044)，中国博士后科学基金面上资助(一等资助)项目(2014M552552XB) |
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| 摘 要： | 局部放电是引起绝缘劣化的重要因素.选取高频脉冲电流与超声波信号作为局部放电的监测参量,采用超声波和高频电流传感器网络系统对开关柜局部放电的变化情况进行在线监测,利用支持向量回归(SVR)与反向传播(BP)神经网络分别对开关柜局部放电量进行建模分析.实验表明:基于SVR的局放估计模型决定系数为0.867,基于BP神经网络的局放估计模型决定系数为0.375.SVR的局放估计值与实际值的曲线趋势基本一致,选用SVR模型对开关柜局放量进行估计.
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| 关 键 词： | 超声波传感器 高频电流传感器 支持向量机 反向传播神经网络 局部放电 |
Partial discharge estimation of jointed high-frequency pulse and ultrasonic signal |
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| ZENG Hu,LI Chuan,LI Ying-na,CHEN Wu-fen,GAO Li-hui.Partial discharge estimation of jointed high-frequency pulse and ultrasonic signal[J].Transducer and Microsystem Technology,2016(8). |
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| Authors: | ZENG Hu LI Chuan LI Ying-na CHEN Wu-fen GAO Li-hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ultrasonic sensor high frequency current sensor support vector machine back propagation (BP) neural networks partial discharge |
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