基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取

发布时间：2018-05-19 01:28

本文选题：交叉小波 + 变压器　；参考：《电工技术学报》2014年04期

【摘要】：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。
[Abstract]:In view of the high dimension of PD characteristic and its high sensitivity to noise, a method based on cross wavelet transform and correlation coefficient matrix is proposed to extract PD feature. Based on the time-frequency domain analysis function of cross-wavelet transform and the immune function to noise, the cross-wavelet transform is used to analyze the partial discharge signal of transformer, and the characteristic quantity which characterizes the characteristic of cross-wavelet spectrum is obtained. Then the correlation coefficient matrix is used to analyze the correlation of the obtained characteristic quantity, and the characteristic quantity with strong correlation is eliminated. Finally, the extracted feature quantity is sent to the probability neural network and BP neural network classifier for discharge pattern recognition. The effectiveness of the method is proved by simulation and example analysis.
【作者单位】：华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61204027) 中央高校基本科研业务费专项资金(13XS26)资助项目
【分类号】：TM41

【参考文献】

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【共引文献】

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