局部放电图像的小波多尺度分析与识别方法

被引：2

作者：

孙才新

李剑

机构：

[1] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室

来源：

电气应用 | 2005年 / 01期

关键词：

局放; 相似度; 子图像; 图像模式; 灰度图像; 局部放电; 低频子图; 小波多尺度; 识别方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM835 [高电压测量技术]; TP391.41 [];

学科分类号：

080803 ; 080203 ;

摘要：

分析了小波多尺度分解子图像的能量百分比,阐述了不同尺度子图像的类别和位置特征的变化规律;提出了两种基于局部放电灰度图像(简称为局放图像)小波多尺度分解的局放图像识别的方法。方法一基于参考和待识两幅图像子图像的相似度判断放电类型,方法二基于高频子图像的相似度和低频子图像的相似度乘积判断局放图像模式。对180组局部放电样本数据的识别结果表明:两种识别方法都具有良好的识别效果;比较而言,方法一的识别率高于方法二和直接采用原始局放图像识别方法的识别率。

引用

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共 5 条

[1] 采用小波分析与神经网络技术的局部放电统计识别方法 [J].