高电压技术
高電壓技術
고전압기술
HIGH VOLTAGE ENGINEERING
2015年
1期
333-338
,共6页
朱利%刘尚合%张悦%吴启蒙%刘卫东
硃利%劉尚閤%張悅%吳啟矇%劉衛東
주리%류상합%장열%오계몽%류위동
电晕放电%火花放电%虚拟仪器%神经网络%模式识别
電暈放電%火花放電%虛擬儀器%神經網絡%模式識彆
전훈방전%화화방전%허의의기%신경망락%모식식별
corona discharge%spark discharge%virtual instrument%neural network%pattern recognition
为了实现电晕放电辐射信号的自动化监测与识别,以PXIe-5185数字化仪为主要硬件,采用虚拟仪器技术和神经网络算法研制了电晕放电辐射信号监测与识别系统.该系统模仿示波器设计操控界面,具有信号采集、数据处理、频域分析、数据存储、报告生成等功能.系统综合采用触发电平限制、数字滤波和神经网络识别3种于信号处理,可有效降低数据存储压力.试验结果表明,BP神经网络可有效识别与区分电晕放电和火花放电,在改变电极、增加电晕放电样本复杂性的情况下,对电晕放电的识别率仍然可达87％.监测系统为进一步研究电晕放电信号的特性奠定了基础,其信号处理流程可推广应用于其他脉冲信号监测领域.
為瞭實現電暈放電輻射信號的自動化鑑測與識彆,以PXIe-5185數字化儀為主要硬件,採用虛擬儀器技術和神經網絡算法研製瞭電暈放電輻射信號鑑測與識彆繫統.該繫統模倣示波器設計操控界麵,具有信號採集、數據處理、頻域分析、數據存儲、報告生成等功能.繫統綜閤採用觸髮電平限製、數字濾波和神經網絡識彆3種于信號處理,可有效降低數據存儲壓力.試驗結果錶明,BP神經網絡可有效識彆與區分電暈放電和火花放電,在改變電極、增加電暈放電樣本複雜性的情況下,對電暈放電的識彆率仍然可達87％.鑑測繫統為進一步研究電暈放電信號的特性奠定瞭基礎,其信號處理流程可推廣應用于其他脈遲信號鑑測領域.
위료실현전훈방전복사신호적자동화감측여식별,이PXIe-5185수자화의위주요경건,채용허의의기기술화신경망락산법연제료전훈방전복사신호감측여식별계통.해계통모방시파기설계조공계면,구유신호채집、수거처리、빈역분석、수거존저、보고생성등공능.계통종합채용촉발전평한제、수자려파화신경망락식별3충우신호처리,가유효강저수거존저압력.시험결과표명,BP신경망락가유효식별여구분전훈방전화화화방전,재개변전겁、증가전훈방전양본복잡성적정황하,대전훈방전적식별솔잉연가체87％.감측계통위진일보연구전훈방전신호적특성전정료기출,기신호처리류정가추엄응용우기타맥충신호감측영역.
