检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘维功时振堂李国锋吴冠霖董杰 100020 北京市朝阳区朝阳门北大街22号

本发明公开了局部放电模式识别方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括步骤：获取至少包括有幅值、相位和时间的电缆局部放电的原始数据；对原始数据进行数据缺失值填充处理后，根据原始数据分别计算幅值‑相位的相位分布图谱和放电频... 详细信息

标准号: CN116975742A

本发明公开了局部放电模式识别方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括步骤：获取至少包括有幅值、相位和时间的电缆局部放电的原始数据；对原始数据进行数据缺失值填充处理后，根据原始数据分别计算幅值‑相位的相位分布图谱和放电频次‑相位的相位分布图谱的统计特征参数，并根据计算结果生成样本数据；以样本数据为建模数据中的算法模型输入量，以局部放电类型为算法模型输出量，代入到XGBoost算法模型；通过交叉验证学习曲线方式，对XGBoost算法模型进行参数优化，并根据参数优化结果得到局部放电模式识别算法模型。本发明能够获得更好的识别效果，进而有效地提高了电缆局部放电模式识别的准确率。

关键词：算法模型局部放电模式识别原始数据参数优化局部放电相位分布样本数据图谱电缆统计特征参数存储介质建模数据交叉验证曲线方式数据缺失填充处理输出量输入量有效地放电准确率学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法及终端设备

局部放电模式识别方法及终端设备

引用

作者：谢军王志江王凯庆刘畅刘亮李颂 071000 河北省保定市莲池区永华北大街619号

本发明适用于局部放电检测技术领域，提供了一种局部放电模式识别方法及终端设备，上述方法包括：获取待检测局部放电信号；对待检测局部放电信号进行EMD分解，得到多阶本征模态函数分量；按照阶数从小到大的顺序，选取多阶本征模态函... 详细信息

标准号: CN112686182A

本发明适用于局部放电检测技术领域，提供了一种局部放电模式识别方法及终端设备，上述方法包括：获取待检测局部放电信号；对待检测局部放电信号进行EMD分解，得到多阶本征模态函数分量；按照阶数从小到大的顺序，选取多阶本征模态函数分量中的前第一预设数量阶的本征模态函数分量，并对前第一预设数量阶的本征模态函数分量进行重构，得到待检测局部放电信号的特征向量；将待检测局部放电信号的特征向量输入预先训练完成的放电模式识别神经网络模型中，识别得到待检测局部放电信号的放电模式。本发明采用EMD分解及重构进行特征向量的提取，提取的特征向量可充分反应局部放电模式与放电信号之间的关系，不受人为因素影响，识别准确率高。

关键词：局部放电信号本征模态函数特征向量检测放电模式多阶预设重构局部放电模式识别局部放电检测神经网络模型放电信号局部放电人为因素终端设备准确率阶数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法及终端设备

局部放电模式识别方法及终端设备

引用

作者：谢军王志江王凯庆刘畅刘亮李颂 071000 河北省保定市莲池区永华北大街619号

标准号: CN112686182B

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LDA和RBF神经网络的开关柜局部放电模式识别方法研究

引用

电子测量技术 2021年第14期44卷 148-152页

作者：王卓朱宁宁郑祥大连交通大学电气信息工程学院大连116028

针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放... 详细信息

针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放电(PD)模型。然后,利用时频分析和小波分解,提取信号的时频特征和小波系数特征,通过线性判别算法(LDA)对提取的特征向量进行降维处理,最后利用径向基(RBF)神经网络对局部放电缺陷类型进行分类,其识别准确率均在90%以上,并且训练时间缩减50%以上,证明该识别方法具有实用性。

关键词：局部放电模式识别径向基神经网络线性判别算法小波降噪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法、装置、设备及存储介质

局部放电模式识别方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：李斯盟刘志华卜泽伟 710001 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本申请涉及一种局部放电模式识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取油浸纸板的局部放电谱图；提取局部放电谱图对应的图像特征；其中，图像特征包括局部放电谱图的几何特征；将局部放电谱图对应的图像特征，输入至预设神... 详细信息

标准号: CN113269146B

本申请涉及一种局部放电模式识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取油浸纸板的局部放电谱图；提取局部放电谱图对应的图像特征；其中，图像特征包括局部放电谱图的几何特征；将局部放电谱图对应的图像特征，输入至预设神经网络模型中进行学习，识别出局部放电谱图对应的局部放电模式。本申请实施例提供的技术方案可以提高对油浸纸板的局部放电模式识别的适应性与灵活性。

关键词：局部放电图像特征局部放电模式识别纸板油浸神经网络模型存储介质几何特征预设申请学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进模糊聚类算法的变压器局部放电模式识别的研究

基于改进模糊聚类算法的变压器局部放电模式识别的研究

引用

作者：张炜栋山东大学

学位级别：硕士

在现代电力系统的电力网络中,为维持安全稳定的电力供应需求,电力变压器发挥着及其重要的作用,所以电力变压器的安全运行关系着电网系统的用电可靠性。不过由于各种因素的影响使得变压器会产生内部绝缘故障,而变压器局部放电又与其密切... 详细信息

在现代电力系统的电力网络中,为维持安全稳定的电力供应需求,电力变压器发挥着及其重要的作用,所以电力变压器的安全运行关系着电网系统的用电可靠性。不过由于各种因素的影响使得变压器会产生内部绝缘故障,而变压器局部放电又与其密切相关。如何对变压器的局放信号进行监测,做到故障前的未雨绸缪,对电网系统的安全稳定运行相当关键,因此局部放电的模式识别研究对判断变压器故障类型、识别绝缘缺陷格外重要。本文依据变压器放电信号数据提取、特征量的提取和信号识别等顺序对变压器内部局部放电进行研究,文中设计了四种常见的绝缘缺陷进行沿面、针板(接触和不接触)和悬浮放电,在实验室分别利用脉冲电流法和超声波法对变压器进行局部放电放电信号提取记录。基于不同的传感器产生数据的不同类型,为获得准确可靠特征量,对脉冲电流法数据通过PRPD谱图转换为灰度图像提取典型的矩特征参数进行模式识别;超声波信号进行降噪处理采用改进阈值的小波去噪,在信号的还原上最大程度不失真,特征提取上采用统计特征参数与小波包能量参数相结合的办法进行特征参数的提取,最终在数据处理上采用主成分降维处理对数据进行优化减少冗余。在以往通过模糊c均值算法(FCM)对局部放电进行模式识别中,考虑到FCM的初值敏感,如果在众多样本中出现个别偏差干扰,极易得到局部极小值,从而获得的解并非全局最优解;从此角度出发,其在局部放电的模式识别中影响识别率。人工鱼群算法是基于动物行为的自治体寻优模式,其显著优点就是全局搜索能力强大,具有全域搜索的功能,很好的克服了 FCM陷入局部最优解的不足,所以在文章中将两者结合优化后的算法引入到变压器局部放电的模式识别中,从而提高不通缺陷模型局部放电的识别成功率。本文中针对引入人工鱼群后迭代次数明显增多的问题进行了优化处理,在人工鱼群算法的步长上进行了优化,引入步长修正因子δ加以解决,在精度不损失的前提下减少迭代次数,最终通过实验,证实了算法的有效性。本文通过对脉冲电流法和超声波法的对比研究,证实了统计特征参数和小波包能量参数在变压器局部放电的模式识别的研究中具有很高的准确性,以及证实通过优化步长AFSA算法改进的FCM算法在变压器局部放电类型的模式识别领域的价值,改进的算法在提高放电识别率上有明显效果。

关键词：局部放电模式识别灰度图像小波包能量分解人工鱼群算法模糊聚类算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法和装置

局部放电模式识别方法和装置

引用

作者：刘弘景吴麟琳王文山周峰蔡瀛淼李明忆秦欢 100031 北京市西城区前门西大街41号

本发明公开了一种局部放电模式识别方法和装置。其中，该方法包括：建立典型局部放电模型，并获取各模型的局部放电信号；根据各模型的局部放电信号构建各模型的高维随机矩阵；根据各模型的高维随机矩阵的特征根的谱分布特性构建知识库... 详细信息

标准号: CN106707118A

本发明公开了一种局部放电模式识别方法和装置。其中，该方法包括：建立典型局部放电模型，并获取各模型的局部放电信号；根据各模型的局部放电信号构建各模型的高维随机矩阵；根据各模型的高维随机矩阵的特征根的谱分布特性构建知识库；基于知识库，采用邻近算法确定待识别局部放电信号的模式。本发明解决了现有技术中对局部放电的模式识别率高并且抗干扰性差的技术问题。

关键词：局部放电信号知识库局部放电随机矩阵高维构建局部放电模式识别方法和装置分布特性模式识别算法确定特征根邻近

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别系统及方法

局部放电模式识别系统及方法

引用

作者：卢旭余鹏杨帆程哲田杰高兵房占凯李晋贤 518001 广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼

本申请涉及一种局部放电模式识别系统。所述局部放电模式识别系统包括内置传感器、信号处理器和模式识别装置。所述内置传感器包括电极，所述电极套设于被测电缆的外半导电层，所述电极用于获取局部放电信号。所述信号处理器与所述内置... 详细信息

标准号: CN109799434A

本申请涉及一种局部放电模式识别系统。所述局部放电模式识别系统包括内置传感器、信号处理器和模式识别装置。所述内置传感器包括电极，所述电极套设于被测电缆的外半导电层，所述电极用于获取局部放电信号。所述信号处理器与所述内置传感器电连接，用于接收所述内置传感器采集的数据并进行处理。所述模式识别装置与所述信号处理器电连接，用于接收所述信号处理器处理后的波形数据，并匹配所述波形数据和局部放电相位特征图谱数据。所述电极距离局部放射源较近，能够有效解决由于高频局部放电信号随距离衰减而造成的局部放电检出能力不足的问题，可以有效提升所述局部放电模式识别系统对局部放电信号检测的灵敏度和准确度。

关键词：内置传感器信号处理器局部放电模式识别局部放电信号模式识别装置波形数据局部放电电连接电极高频局部放电信号外半导电层放射源电极距离能力不足图谱数据相位特征有效解决准确度电极套灵敏度检出衰减匹配电缆采集检测申请

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法、计算机设备和存储介质

局部放电模式识别方法、计算机设备和存储介质

引用

作者：吴毅江王干军戴泽雄 510600 广东省广州市越秀区东风东路757号

本发明提出一种局部放电模式识别方法，包括以下步骤：采集高压电缆局部放电信号对应的数据，得到训练数据和测试数据；对训练数据进行预处理；构建基于LSTM的识别模型、基于CNN的识别模型、基于SDAE的识别模型，将完成预处理的训练数... 详细信息

标准号: CN111796173B

本发明提出一种局部放电模式识别方法，包括以下步骤：采集高压电缆局部放电信号对应的数据，得到训练数据和测试数据；对训练数据进行预处理；构建基于LSTM的识别模型、基于CNN的识别模型、基于SDAE的识别模型，将完成预处理的训练数据及测试数据分别输入上述识别模型中进行训练；将测试数据输入上述识别模型中进行测试，调节各识别模型的权重进行调整，得到完成训练的识别模型；采集现场高压电缆局放信号，并输入完成训练的于LSTM的识别模型、基于CNN的识别模型、基于SDAE的识别模型中，输出得到局部放电模式识别结果。本发明还提出了一种实现上述方法的计算机设备和计算机可读存储介质。

关键词：测试数据训练数据局部放电模式识别预处理计算机可读存储介质采集局部放电信号计算机设备高压电缆局放信号输入完成现场高压构建权重电缆测试输出

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

局部放电模式识别方法、计算机设备和存储介质

局部放电模式识别方法、计算机设备和存储介质

引用

作者：吴毅江王干军戴泽雄 510600 广东省广州市越秀区东风东路757号

标准号: CN111796173A

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：