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采用试品升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为特征量,并引入动态时间规整(DTW)算法进行局部放电模式识别以区分不同的缺陷类型。算法在训练阶段首先对训练样本和测试样本进行矢量量化(VQ),以码本码字代替原始矢量实现数据压缩,再以训练样本的码字构造DTW参考模板。在测试阶段,计算测试样本与每类放电参考模板的平均DTW距离,并利用快速匹配(FM)算法加快DTW运算过程,最后应用最近邻识别准则得到识别结果。对5类放电的200个样本的测试结果表明,DTW算法具有识别率高和易拓展的优点,并且FM算法能够节省56%计算量和提高DTW算法的识别率。 相似文献
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高压直流电缆绝缘材料的老化与空间电荷有密切关系,探索一种能够表征材料老化程度的空间电荷特征参量显得尤为重要。笔者以低密度聚乙烯(LDPE)材料为例,使用电声脉冲法(PEA)研究了直流电老化程度对空间电荷陷阱特征的影响,提出一种离散分布的空间电荷陷阱模型,并基于此模型计算出陷阱特征参数(陷阱深度和陷阱密度)。结果表明随着直流电老化程度的增大,样品内较浅陷阱转化为较深陷阱,并得到老化程度与陷阱深度、陷阱密度的关系,为聚合物材料老化诊断提供参考。 相似文献
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