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一种基于线性鉴别分析的GIS局部放电模式识别
  • ISSN号:1000-582X
  • 期刊名称:重庆大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:1-4
  • 语言:中文
  • 分类:TM835[电气工程—高电压与绝缘技术]
  • 作者机构:[1]重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆400030
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50577069);重庆市自然科学基金资助(CSTC2005BB3170)
  • 相关项目:用复小波(包)提取GIS复杂电场中局部放电信号研究
中文摘要:

根据GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,构造了局部放电灰度谱图;针对GIS局部放电及其缺陷特点,提出一种基于局部放电图像的主分量分析一线性鉴别方法,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再提取统计不相关的最优鉴别矢量集,采用最小距离分类器进行模式识别,识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高,效果良好.

英文摘要:

According to the character of PD in GIS, the authors design four kinds of GIS defection models. The GIS gray intensity images are constructed based on mass specimens gathered by the ultra - high frequency and high speeds systems, Aiming at the PD characteristics and its defections, A PCA-FDA method is put forward based on PD images. The principal component analysis is employed to condense the dimension of PD images, then the optimal sets of statistically uncorrelated discriminant vectors are extracted, and the minimum distance classifier is constructed as classifier. The identified results show that this method can effectively elevated the discrimination of the four kinds of defects in GIS PD.

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期刊信息
  • 《重庆大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:王时龙
  • 地址:重庆市沙坪坝正街174号
  • 邮编:400044
  • 邮箱:cdxhz@equ.edu.cn
  • 电话:023-65102302
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-582X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1044/N
  • 邮发代号:78-16
  • 获奖情况:
  • 中国高校精品科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26478