基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类OA北大核心CSCDCSTPCD
Feature Extraction and Classification on Partial Discharge Signals of Power Transformers Based on VMD and Multiscale Entropy
为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别.特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理.用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别.结果表明…查看全部>>
贾亚飞;朱永利;王刘旺;李莉
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 保定 071003新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 保定 071003新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 保定 071003新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 保定 071003
信息技术与安全科学
局部放电变分模态分解多尺度熵特征提取模式识别
Partial dischargevariational mode decompositionmultiscale entropyfeature extractionpattern recognition
《电工技术学报》 2016 (19)
208-217,10
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