| 基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别 |
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| 引用本文： | 孟延辉,唐炬,周倩,李剑,谢颜斌.基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别[J].重庆大学学报(自然科学版),2006,29(11):41-44,52. |
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| 作者姓名： | 孟延辉 唐炬 周倩 李剑 谢颜斌 |
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| 作者单位： | 重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆400030 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学基金资助项目（2005-BB3170）;国家电网公司重庆电力公司项目（2004-SGKJ） |
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| 摘 要： | 局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．
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| 关 键 词： | 局部放电 △u模式 径向基函数神经网络 模式识别 |
| 文章编号： | 1000-582X（2006）11-0041-04 |
| 收稿时间： | 2006-07-11 |
| 修稿时间： | 2006-07-11 |
Partial Discharge Pattern Recognition Based on Voltage-difference Method and Radial Basis Function Neural Network |
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| MENG Yan-hui, TANG Ju, ZHOU Qian, LI Jian, XlE Yan-bin.Partial Discharge Pattern Recognition Based on Voltage-difference Method and Radial Basis Function Neural Network[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2006,29(11):41-44,52. |
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| Authors: | MENG Yan-hui TANG Ju ZHOU Qian LI Jian XlE Yan-bin |
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| Institution: | Key Laboratory of High Voltage Engineering and Electrical New Technology, Ministry of Education, Electrical Engineering College of Chongqing University, Chongqing 400030, China |
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