基于FastICA算法的GIS混合局放信号分离及模式识别
为仅依靠UHF传感器获取的GIS混合局放信号,识别出混合信号中蕴含的GIS内绝缘缺陷类型,使用快速独立成分析算法从混合局放信号中估计各单一局放信号,将混合局放信号模式识别转化为单一局放信号模式识别.对独立成分算法本身具有的不确定性,提出使用归一化后且包含相反符号的单一局放信号作为分类器训练数据的分类器构建策略.使用两种不同绝缘缺陷诱发的单一局放信号的数学模型,以仿真的方式对算法分离效果、噪声敏感性及异常值等方面进行了测试,结果表明快速独立成分分析算法分离结果十分理想,计算速度快;噪声敏感性低;通过混合信号冗余抑制异常值对分离结果的影响,具有非常乐观的应用前景.
高频传感器 局部放电 信号分离 模式识别 快速独立成分分析算法
云玉新 赵笑笑 王辉 李秀卫
国网山东省电力公司电力科学研究院,山东 济南 250002 国网技术学院,山东 济南 250002
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2013-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）