油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

罗勇芬; 黄平; 李彦明

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油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

更新时间：2025-07-09

- 油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别
- Chaotic Characteristics of Partial Discharges Time Series in Oil-Paper Insulation with Applications to Pattern Recognition
- 西安交通大学学报 2010年44卷第12期页码：55-60
- 作者机构：
  
  西安交通大学电气工程学院,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2010-04-08. 作者简介: 罗勇芬(1968-),男,讲师. 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50877064)
- DOI：
  中图分类号： TM835.4
- 网络首发：2010-12-10，
  
  纸质出版：2010
- 稿件说明：
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罗勇芬, 黄平, 李彦明. 油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别[J]. 西安交通大学学报, 2010,44(12):55-60.

Chaotic Characteristics of Partial Discharges Time Series in Oil-Paper Insulation with Applications to Pattern Recognition[J]. 2010, 44(12): 55-60.
罗勇芬, 黄平, 李彦明. 油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别[J]. 西安交通大学学报, 2010,44(12):55-60. DOI：

Chaotic Characteristics of Partial Discharges Time Series in Oil-Paper Insulation with Applications to Pattern Recognition[J]. 2010, 44(12): 55-60. DOI：

摘要

为了对局部放电进行识别

建立并使用电脉冲法测量了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型

利用混沌方法研究了局部放电的时间序列信号.结果表明

局部放电具有明显的混沌特征

是一个混沌过程.根据局部放电的混沌时间序列和由其得到的混沌吸引子能定性地分析和识别局部放电类型.选取相空间重构参数和重构后的混沌特征量对局部放电的混沌特性进行了定量表征.利用径向基(RBF)神经网络对相间局部放电(PRPD)和局部放电的混沌分析(CAPD)方法分别作了模式识别的效果验证和比较

表明两者的识别结果良好且各有优势.综合选取PRPD模式的统计算子与CAPD模式的混沌特征量作为神经网络的输入向量

平均正判率达到95%以上

明显提高了局部放电类型的识别效果.

Abstract

To recognize partial discharges(PD)

five kinds of typical defects in oil-paper insulation are constructed and measured with current pulse method

and chaos method is used to researched the time series of PD signals. The results reveal that the PD is of obviously chaotic characteristic

and the PD process is chaotic one. The PD patterns can be qualitatively analyzed and recognized by the chaotic time series of PD and their chaotic attractors. Phase space reconstruction parameters and post-reconstruction chaotic characteristic quantities can be selected to quantify the PD chaotic characteristics. The verification and comparison between pattern recognition effects of PRPD and CAPD are performed respectively by adopting the neural network of radial basis function(RBF)

it is found that both schemes possess good own advantages. The statistical operators in PRPD mode and chaotic characteristic quantities in CAPD mode are comprehensively selected as the input vectors of neural network

and the average recognition rate can reach 95% to greatly improve the recognition on PD.

关键词

Keywords

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