2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、局部放電與電氣設(shè)備內(nèi)部絕緣材料劣化和絕緣體的擊穿密切相關(guān)。不同類型的局部放電產(chǎn)生的機(jī)理和發(fā)生的位置各不相同,對(duì)設(shè)備絕緣的破壞程度也不盡相同。因此,準(zhǔn)確,快速地識(shí)別局部放電類型對(duì)電氣設(shè)備運(yùn)行維護(hù)人員確定放電位置,合理安排檢修計(jì)劃有著重要意義。本文在分析局部放電特性基礎(chǔ)上主要研究了電力設(shè)備局部放電信號(hào)的特征提取及分類方法,主要工作內(nèi)容如下:
  提出了一種基于變分模態(tài)分解和多尺度排列熵的特征提取方法。利用變分模態(tài)分解算法對(duì)實(shí)驗(yàn)室條件下

2、采集的4種局部放電信號(hào)進(jìn)行分解,得到數(shù)個(gè)包含不同頻帶信息的有限帶寬的固有模態(tài)分量。求得相應(yīng)的多尺度排列熵,并將其組合成原始特征量。同時(shí)使用最大相關(guān)最小冗余準(zhǔn)則對(duì)原始特征量進(jìn)行優(yōu)選降維。最后使用支持向量機(jī)分類器實(shí)現(xiàn)分類。該方法提取的特征能夠有效表征PD信號(hào)在不同頻帶下的不確定性和復(fù)雜性,并且魯棒性強(qiáng),識(shí)別率高。
  研究并建立了基于變量預(yù)測(cè)模型的局部放電模式識(shí)別算法(VPMCD)。從放電信號(hào)中提取37維統(tǒng)計(jì)特征量和9維時(shí)頻特征量,使

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