局部放电脉冲形波的自回归模型参数识别法

被引：13

作者：

王猛

谈克雄

高文胜

吴成琦

机构：

[1] 清华大学电机系!北京

[2] 东北电力集团公司!沈阳

来源：

高电压技术 | 2001年 / 03期

关键词：

局部放电; 模式识别; AR模型; 人工神经网络;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2001.03.001

中图分类号：

TM835.4 [高电压下测量各种参数的方法及设备];

学科分类号：

080803 ;

摘要：

介绍了基于自回归 (Antoregression,简称 AR)模型理论对局部放电脉冲波形进行特征提取的方法。以 AR模型参数作为波形特征量 ,利用前馈神经网络对放电模式进行了识别比较 ,并分析了影响识别效果的各种因素。研究结果表明 ,以 AR模型系数作为特征向量进行局部放电模式识别是有成效的。在 AR模型的基础上结合波形的其它特征能进一步提高放电的识别率。

引用

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