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多维特征提取的紫外局放分级应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.73 MB | 2018-03-20

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　　针对局部放电状态无法准确量化分级问题，对采用基于粒子群优化的支持向量机的状态分级方法进行了研究，通过该方法首先完成了多类特征空间在SVM核函数中的映射分类，再利用粒子群选取了最优核参数及惩罚参数。并提出了一种搭载该分级方法的便携式紫外传感电力巡检系统，结合其自身的测距功能，可向终端上位机回传紫外光斑面积、脉冲波形，测量距离、测量角度4种特征量，并以此作为分级判据，以充分利用紫外信号可靠且灵敏的特点。上位机根据已由试验数据建立起的优化分级模型，对设备的异常放电进行了诊断分级。研究结果表明，精度较传统支持向量机显著提高，避免了人为选取参数的盲目性，能够根据现场回传数据准确、实时地完成设备异常放电状态分级。

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