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时间:2020-03-28
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1、826电力与能源第36卷第6期2015年12月基于时频熵的放电脉冲取特征提取算法陈志椿(福建省闽南理下学院实践教学中心,福建石狮362700)摘要:传统的放电脉冲取特征提取方法采朋的是线性时间序列分析方法,提取放电脉冲的关联维特征进行分类识别,由于放电脉冲具有非线性特性,线性时问序列分析方法无法提取非线性特征,导致模式识别性能不好。提出基于时频熵的放电脉冲取特征提取算法,对1O8次/s的超宽带局部放电脉冲时间序列波形进行时频熵特征参数提出,采用混沌差分进化算法对模糊c均值聚类算法进行改进,用改进的模糊c均值聚类算法,在高维的特征参数空间中,进行超宽带局部放电脉冲的时频熵特征
2、参数的聚类分析,实现对放电脉冲的特征分类检测和识别。仿真实验结果表明,采用该算法能有限实现对放电脉冲取特征提取,特征聚类的准确度提高,提高了脉冲检测识别性能。关键词:放电脉冲;特征提取;模糊C均值;数据聚类作者简介:陈志椿(1991),硕士研究生,助理实验师,主要从事电气自动化及其控制等方面的教学和研究。中图分类号:TP391.9文献标志码:A文章编号:2095—1256(2015)06~0826~05FeatureExtractionAlgorithmBasedonTimeFrequencyEntropyofDischargePulseCHENZhi—chun(Pract
3、icalTeachingCenter,MinnanUniversityofScienceandTechnology,Shishi362700,China)Abstract:Thetraditionaldischargepulsefeatureextractionmethodisalineartimeseriesanalysismethod,whichextractsthecorrelationcharacteristicsofdischargepulseanddoesclassificationidentification.Duetothenonlinearproperti
4、esofdischargepulse,lineartimeseriesanalysismethodcannotextractnonlinearfeatures,resultinginbadperformanceinpatternrecognition.Basedontime-frequencyentropyofdischargepulseinlea—tureextractionalgorithm.108/stimesequenceultra—widebandpartialdischargepulsewaveformoftime—fre—quencyentropycharac
5、teristicparametersisputforward;thechaosdifferentialevolutionalgorithmisadoptedtOthefuzzyC—meansclusteringalgorithmisimproved:usingtheimprovedfuzzyc—meansclusteringalgorithm,inthecharacteristicparametersofhighdimensionspace,thetimeandfrequencyofultra-widebandpartialdis—chargepulseentropyclu
6、steringcharacteristicparametersisanalyzed~thedetectionandidentificationofthecharacteristicsofdischargepulseclassificationarerealized.ThesimulationresultsshowthatthealgorithmcanbelimitedtOthedischargepulseinfeatureextraction,improvingfeatureclusteringaccuracyasweltastheper—formanceofpulsede
7、tectionidentification.Keywords:dischargepulse;featureextraction;fuzzyCmeans;dataclustering在复杂环境下的电力设备网络系统中,由于分析的放电脉冲特征提取和信号处理算法,采用外加电压在电气设备中形成导体间的绝缘局部空放电脉冲信号的统计量特征进行模式识别,提高间,造成绝缘部分区域发生绝缘劣化,断绝缘的化了检测性能,但是算法的计算量较大,抗干扰性能学键而发生裂解,导致电气设备产生局部放电,绝不好;文献[5]提出一种基于非平稳放电脉冲信
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