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基于Iradon-CNN的变压器局部放电状态识别方法
文献摘要：
为解决变压器局部放电故障所带来的安全隐患,提出了一种基于Iradon CNN的变压器局部放电信号图像识别方法.针对三种故障进行了局部放电实验,首先通过共振稀疏分解对局部放电信号进行分解,获取低共振分量,然后将其转换成Iradon图像,最后利用CNN自适应地提取Iradon图像的特征信息.结果表明,该方法能够准确提取信号特征,具有强大的数据处理和识别功能,并为变压器局部放电状态的识别提供了丰富的信息,提高了学习效果和识别精度.
文献关键词：
局部放电;状态识别;深度学习;卷积神经网络;Iradon变换
中图分类号：
作者姓名：
朱霄珣;林佳伟;刘宝平;李震涛;高晓霞
作者机构：
华北电力大学动力工程系 保定071003
文献出处：
引用格式：
[1]朱霄珣;林佳伟;刘宝平;李震涛;高晓霞-.基于Iradon-CNN的变压器局部放电状态识别方法)[J].电子测量技术,2022(17):36-42
A类：
Iradon,放电状态识别
B类：
变压器,局部放电故障,局部放电信号,信号图像,图像识别,共振稀疏分解,对局,共振分量,转换成,特征信息,取信,信号特征,识别功能,识别精度
AB值：
0.204114
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