基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4047 K
標簽： 集合經驗模態(tài)分解 奇異值熵 評價指標
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文檔介紹：針對氣體絕緣組合電器（GIS）局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準確率低的問題,，提出了一種基于集合經驗模態(tài)分解（EEMD）奇異值熵的局部放電模式識別算法,。首先對局部放電原始信號進行EEMD分解，得到多個固有模態(tài)分量（IMF）,，根據(jù)均方差,、峭度和歐氏距離評價指標選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進行信號重構；然后對重構信號進行奇異值分解,，結合信息熵算法計算出奇異值熵,；最后，根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型,。實驗結果表明,，通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比，該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進行識別放電類型,。
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