高压电器
高壓電器
고압전기
HIGH VOLTAGE APPARATUS
2010年
9期
56-60
,共5页
郭灿新%钱勇%贾晶%黄成军%姚林朋%江秀臣
郭燦新%錢勇%賈晶%黃成軍%姚林朋%江秀臣
곽찬신%전용%가정%황성군%요림붕%강수신
局部放电%绝缘缺陷%模式识别%自适应网络推理系统%统计参数
跼部放電%絕緣缺陷%模式識彆%自適應網絡推理繫統%統計參數
국부방전%절연결함%모식식별%자괄응망락추리계통%통계삼수
高压电力设备在发生绝缘劣化的早期,内部会出现局部放电现象,笔者依据检测得到的局放信号,提出了采用基于统计参数的自适应网络推理系统进行绝缘缺陷模式识别的方法.自适应网络推理系统是神经网络和模糊逻辑的结合,通过模糊逻辑进行识别系统建模,利用神经网络训练系统参数.设计并实验了4种绝缘缺陷模型,对多周期的局放信号进行相位分布及幅值分布统计,提取表征局放特性的统计参数,总结了不同缺陷模型局放特征的区别.实际的检测结果表明,经过训练后的局放缺陷识别系统,能够有效地对各种缺陷的样本数据进行分类,达到良好的识别效果.
高壓電力設備在髮生絕緣劣化的早期,內部會齣現跼部放電現象,筆者依據檢測得到的跼放信號,提齣瞭採用基于統計參數的自適應網絡推理繫統進行絕緣缺陷模式識彆的方法.自適應網絡推理繫統是神經網絡和模糊邏輯的結閤,通過模糊邏輯進行識彆繫統建模,利用神經網絡訓練繫統參數.設計併實驗瞭4種絕緣缺陷模型,對多週期的跼放信號進行相位分佈及幅值分佈統計,提取錶徵跼放特性的統計參數,總結瞭不同缺陷模型跼放特徵的區彆.實際的檢測結果錶明,經過訓練後的跼放缺陷識彆繫統,能夠有效地對各種缺陷的樣本數據進行分類,達到良好的識彆效果.
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