基于核统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

被引：8

作者：

张晓星

唐炬

孙才新

姚尧

机构：

[1] 重庆大学输配电设备及系统安全与新技术国家重点实验室

来源：

电工技术学报 | 2008年 / 09期

关键词：

气体绝缘电器; 局部放电; 模式识别; 核; Fisher鉴别分析;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2008.09.018

中图分类号：

TM83 [高电压试验设备及测量技术];

学科分类号：

080803 ;

摘要：

GIS局部放电故障诊断对于准确掌握GIS内部的缺陷性质和指导GIS的检修工作有着重要意义。针对线性Fisher鉴别分析用于局部放电故障诊断时存在的问题,文中借鉴核方法思想,提出了一种基于核的统计不相关鉴别矢量集算法(KSUODV),用以解决高维特征空间内的非线性特征提取问题,并且消除了变换后样本特征之间的统计相关性。在对实验室获取的7种缺陷PD三维谱图模式识别试验表明,KSUODV算法的识别性能优于SUODV算法性能,效果良好。

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页码：111 / 117

页数：7

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