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《重庆大学》 2002年
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局部放电图像识别特征提取方法及应用研究

杨斌  
【摘要】: 绝缘内部局部放电被广泛认为是导致电气设备绝缘劣化的重要因素,与高电压电气设备运行的安全性和可靠性具有密切联系。局部放电在线监测系统中的放电类型自动识别,能够及时发现绝缘内部局部缺陷及放电发展程度,防止事故发生。针对局部放电模式自动识别的需要,作者系统地研究了局部放电灰度图像自动识别中的基本理论和实现方法: (1)根据变压器局部放电在线监测的要求,设计了放电模型和实验方法,并通过模型实验获得了大量典型放电样本数据,为研究局部放电灰度图像和解码图像BPNN识别作好准备; (2)从局部放电分形特征出发,研究了采用改进差盒维数法(MDBC法)提取局部放电分形特征的方法,研究了局部放电灰度图像分维数、二阶广义维数和高值灰度图像分维数三种分形特征及提取方法,通过对放电样本的分形特征参数计算,结果表明不同类型放电的分形特征具有一定的差异; (3)研究了局部放电灰度图像的统计特征。首先研究了局部放电灰度图像矩特征,利用矩特征描述局部放电灰度图像基本几何形状特征;其次研究了局部放电灰度图像的相关统计特征参数;通过对放电样本的统计特征参数计算,结果表明不同类型放电的统计特征具有一定的差异; (4)设计了反向传播算法前馈人工神经网络分类器(Back Propagation Neural Network,简称为BPNN),研究了在采用上述识别特征和BPNN识别局部放电灰度图像的方法;识别结果表明,该方法能够有效地应用于局部放电模式自动识别,并获得了良好的识别效果。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TM855

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘社亮;动车组高压电缆局部放电成因分析和检测研究[D];兰州交通大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
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