[发明专利]一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法

权利要求书

1.一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤1，输入采集的XLPE电缆的局部放电信号；

步骤2，将XLPE电缆局部放电信号通过基函数的线性组合来表示；

步骤3，对XLPE电缆局部放电信号进行小波分解，得到按照分解系数能量由大到小顺序的新的小波系数序列{w′}；

步骤4，根据上述分解系数序列，依次令VC维h＝1,2,...,L，从新的小波系数序列{w′}中保留前h-1个小波分解系数{w′₁,w′₂,...,w′_h-1}，并将剩余的分解系数{w′_h,w′_h+1,...,w′_L}系数置零，计算相应的结构风险R_str(h)；

步骤5，找出使得{R_str(h)}最小的VC维h₀；

步骤6，输出XLPE电缆局部放电的最优估计信号。

2.如权利要求1所述的一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法，其特征在于，所述步骤2中，将XLPE电缆局部放电信号通过基函数的线性组合来表示具体为：

fm(x,w)=Σi=1mwigi(x)+w0]]>

其中，x表示连续单变量，g_i(x)为基函数，w_i为分解系数；w₀为分解残差，表示信号均值或者趋势。

3.如权利要求1所述的一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

对XLPE电缆局部放电信号进行小波分解，分解后得到系数序列{w_jk}及其相应的小波基序列{ψ_jk}，其序列长度为L；计算各分解系数w_jk所对应的分解系数能量W_jk；将w_jk、ψ_jk及对应的W_jk表示为三元组集合{(w_jk,ψ_jk,W_jk)}；

将{(w_jk,ψ_jk,W_jk)}按照W_jk从大到小进行排序后形成新的二元组序列{(w′_l,ψ′_l,W′_l)}，使得W′₁≥W′₂≥...≥W′_L，其中，l为序号，l＝1,2,...,L；

将w′_l提出，形成新的小波系数序列{w′}，此序列为按照分解系数能量由大到小顺序的分解系数序列。

4.如权利要求3所述的一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法，其特征在于，计算各分解系数w_jk所对应的分解系数能量W_jk的具体方法为：

W_jk＝|2^j/2·w_jk|²；

其中，j为分解层数，k为分解分量的序号，k＝0,1,2...,2^j-1。