[发明专利]电缆在线局部放电检测信号识别方法有效
| 申请号： | 201310574346.8 | 申请日： | 2013-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN103675616B | 公开（公告）日： | 2016-11-23 |
| 发明（设计）人： | 牛海清;罗新;来立永;吴倩 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;广州供电局有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 王茹;向群 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种电缆在线局部放电检测信号识别方法，包括如下步骤：获取已知来源的局部放电时域波形，建立局部放电时域波形样本库；运用小波包对所述样本库中的各个局部放电时域波形进行去噪；构建预设层数的自适应小波神经网络模型；根据所述去噪后的各个局部放电时域波形，使用PSO算法对构建的自适应小波神经网络模型进行一次训练，再使用BP算法对经一次训练后的自适应小波神经网络模型进行二次训练，得到训练好的小波神经网络；接收待识别来源的局部放电信号，输入所述训练好的小波神经网络中进行识别，得到所述待识别的局部放电信号的来源。本发明的方法识别速度快、识别精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 电缆 在线 局部 放电 检测 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种电缆在线局部放电检测信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取已知来源的局部放电时域波形，建立局部放电时域波形样本库；运用小波包对所述样本库中的各个局部放电时域波形进行去噪；构建预设层数的自适应小波神经网络模型；根据所述去噪后的各个局部放电时域波形，使用PSO算法对构建的自适应小波神经网络模型进行一次训练，再使用BP算法对经一次训练后的自适应小波神经网络模型进行二次训练，得到训练好的小波神经网络；接收待识别来源的局部放电信号，输入所述训练好的小波神经网络中进行识别，得到所述待识别的局部放电信号的来源；其中，所述运用小波包对所述样本库中的各个局部放电时域波形进行去噪的步骤包括：将所述样本库中的各个局部放电时域波形进行小波包分解，得到近似分量和细节分量；通过预设阈值处理细节分量，将小于预设阈值的小波系数置0，其中，所述预设阈值按![]()
选取，T为所述预设阈值，σ、n分别为所述细节分量中所有数据点的标准差与个数；将阈值处理后的小波系数经小波包重构，得到所述去噪后的局部放电时域波形。
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