[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

摘要

本发明公开了一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法，包括：输入采集的XLPE电缆的局部放电信号；将XLPE电缆局部放电信号通过基函数的线性组合来表示；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；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中保留前h-1个小波分解系数，并将剩余的分解系数置零，计算相应的结构风险；找出使得{R_str(h)}最小的VC维h₀；输出XLPE电缆局部放电的最优估计信号。本发明有益效果：处理后信号波形与真实信号波形的匹配度高，能够较好地保留了放电信号成分，对背景噪声的平滑效果也十分显著。

主权项

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。