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为了更准确地评估变压器油纸绝缘老化阶段,提出了一种基于EMD-SVD特征和随机森林分类器相结合的识别方法。搭建实验平台采集得到气隙缺陷样本的不同热老化阶段局部放电信号,去噪处理后对信号进行EMD-SVD特征提取得到相应局部放电信号特征量,并分别利用随机森林分类器与传统分类器BP神经网络和支持向量机对EMD-SVD特征进行分类识别。结果显示随机森林分类器识别效果优于传统分类器,对于提取的油纸绝缘局部放电信号EMD-SVD特征,随机森林分类器分类能力更强。分析表明首次将EMD-SVD特征与随机森林分类器相结合应用在油纸绝缘热老化阶段识别方面能够取得更好的效果。 相似文献
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一维电能质量信号中通常含有不同程度的白噪声,高效去噪是对电能质量信号进行检测与识别的重要前提。为了能有效地消噪并完整还原信号的奇异点等真实信息,提出了基于自适应白噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)与小波自适应阈值的去噪新方法。首先通过自相关法对CEEMDAN分解得到的含噪高频固有模态函数(IMFs)进行筛分;然后对这些高频分量进行小波自适应阈值降噪,这样就保留了高频部分的有效信息;最后与低频IMFs进行信号重构。仿真结果表明该方法去噪效果好,有效地保留了高频成分中的真实信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。 相似文献
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