【摘要】：為了獲取SF6氣體絕緣電器(GIS)局部放電(PD)光信息特征,完善了反映GIS內(nèi)部4種典型絕緣缺陷的物理模型,并利用研制的PD熒光光纖傳感系統(tǒng),獲取了用絕緣缺陷模型產(chǎn)生的PD光信號,構(gòu)建出了相應(yīng)的φ-u-n三維圖譜及其灰度圖像。同時,針對簡單分形特征不足以描述PD灰度圖像而導致模式識別率較低的問題,采用具有分析灰度圖像豐富特征信息能力的多重分形譜技術(shù),提出了一種計算PD光信號灰度圖像的多重分形譜概率算法。然后通過對多重分形譜中各特征信息的物理意義分析,提取了用于PD模式識別的特征量,并選用改進共軛梯度算法的反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器。研究結(jié)果表明:多重分形譜可有效描述PD灰度圖像不均勻程度及其不同層次的幾何結(jié)構(gòu)特征,用于分類識別4種典型絕緣缺陷產(chǎn)生的PD時正確率均87%,優(yōu)于用盒維數(shù)與信息維數(shù)作為特征量的識別。
[Abstract]:In order to obtain the characteristics of (GIS) partial discharge (PD) optical information of SF6 gas insulated apparatus, the physical models reflecting four typical insulation defects in GIS were improved, and the PD fluorescent fiber sensing system was developed. The PD optical signal generated by the insulation defect model is obtained, and the corresponding 蠁 -u-n 3D map and its gray scale image are constructed. At the same time, aiming at the problem that the simple fractal feature is not enough to describe the PD gray image and the pattern recognition rate is low, the multifractal spectrum technique, which has the ability to analyze the rich feature information of the gray image, is adopted. A multifractal probability algorithm for calculating the gray level of PD optical signal is proposed. Then, by analyzing the physical meaning of each feature information in multifractal spectrum, the feature quantities used in PD pattern recognition are extracted, and the backpropagation (BP) neural network with improved conjugate gradient algorithm is selected as the classifier. The results show that multifractal spectrum can effectively describe the heterogeneity of PD grayscale image and its geometric structure features at different levels, and the accuracy is 87% when it is used to classify and identify the PD produced by four typical insulation defects. It is better than using box dimension and information dimension as feature recognition.
【作者單位】： 重慶大學輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2009CB724506) 國家自然科學基金(5177181)~~
【分類號】：TM595;TP391.41

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2404709