IR
时、频域分析与神经网络的局部放电干扰识别
曹洁; 谢希
2013-05-25
发表期刊自动化与仪器仪表
ISSNISSN:1001-9227
期号2013年03期页码:167-169
摘要针对目前难以建立全面的识别局部放电干扰信号的问题,本文主要是对变压器局部放电时域波形中的连续的周期窄带干扰信号和白噪声干扰信号,从时域、频域中提取6个特征量,设计了反向传播(BP)神经网络分类器,实现了局部放电连续的周期窄带干扰信号和白噪声干扰信号的类型识别。仿真结果表明,在干信比较高的情况下有较高的识别率,此方法能辅助提高识别局部放电干扰波形的能力。
关键词局部放电 干扰信号 特征提取 神经网络 反向传播 干扰识别
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收录类别CNKI
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/10271
专题兰州理工大学
电气工程与信息工程学院
作者单位兰州理工大学电气工程与信息工程学院
第一作者单位电气工程与信息工程学院
第一作者的第一单位电气工程与信息工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
曹洁,谢希. 时、频域分析与神经网络的局部放电干扰识别[J]. 自动化与仪器仪表,2013(2013年03期):167-169.
APA 曹洁,&谢希.(2013).时、频域分析与神经网络的局部放电干扰识别.自动化与仪器仪表(2013年03期),167-169.
MLA 曹洁,et al."时、频域分析与神经网络的局部放电干扰识别".自动化与仪器仪表 .2013年03期(2013):167-169.
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