| 基于EEMD-SE和栈式降噪自编码网络的局部放电模式识别 |
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| 引用本文： | 张金水,蒋伟,薛乃凡.基于EEMD-SE和栈式降噪自编码网络的局部放电模式识别[J].计算机应用与软件,2021,38(9):34-38,132. |
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| 作者姓名： | 张金水 蒋伟 薛乃凡 |
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| 作者单位： | 上海电力大学电子与信息工程学院 上海200090 |
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| 摘 要： | 由于变电站环境复杂,利用传统的特征统计方法不能准确地提取局部放电(PD)信号的特征及对其识别分类.对此,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和样本熵(SE)的局部放电信号特征提取方法.利用EEMD算法对局部放电信号进行时频分析;计算EEMD分解得到的固有模态函数(IMF)的样本熵,并将其作为特征向量表征不同放电类型;采用栈式降噪自编码网络(SDAE)对放电类型进行分类识别.通过对四类局部放电故障进行特征提取和模式识别,对比实验结果表明,该方法能有效地提取放电信号的特征,并较准确地识别各类放电类型.
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| 关 键 词： | 局部放电 集合经验模态分解 样本熵 栈式降噪自编码器 特征提取 模式识别 |
PATTERN RECOGNITION OF PARTIAL DISCHARGE BASED ON EEMD-SE AND SDAE |
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| Zhang Jinshui,Jiang Wei,Xue Naifan.PATTERN RECOGNITION OF PARTIAL DISCHARGE BASED ON EEMD-SE AND SDAE[J].Computer Applications and Software,2021,38(9):34-38,132. |
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| Authors: | Zhang Jinshui Jiang Wei Xue Naifan |
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