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题名直流局部放电脉冲峰值—时间序列特征指纹提取
被引量：8
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作者
司文荣
傅晨钊
黄华
李军浩
李彦明
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机构
上海市电力公司电力科学研究院
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
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出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期17-24,共8页
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基金
国家自然科学基金资助(50977075)~~
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文摘
在简述直流下局部放电试验系统以及用于直流局部放电试验的空气中电晕、油纸绝缘的尖板、内部缺陷和沿面放电4种典型局部放电缺陷模型之后,利用自行研制的直流局部放电宽带检测系统获取了缺陷模型在直流电压下的大量局部放电脉冲波形—时间序列。并对获取的脉冲波形—时间序列,使用基于波形时频特征的脉冲群快速分类技术进行随机干扰脉冲剔除,从而获得直流局部放电脉冲峰值—时间序列。在上述工作基础之上,引入Delta(t)参数,把交流局部放电识别方法运用到直流局部放电。对选用的部分直流局部放电TARPD谱图,使用统计算子计算得到36个放电指纹参数。基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对放电指纹参数进行特征评价和选取。研究表明,保留20个有效指纹参数即可达到区分放电类型的目的。
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关键词
直流
局部放电
脉冲峰值-时间序列
特征提取
遗传神经网络
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Keywords
HVDC
partial discharge
peak-time series
feature extraction
GA-BP
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分类号
TM835
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名基于热释电红外传感器的人体位置与速度分类
被引量：1
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作者
徐晓冰
孙百顺
孙伟
左涛涛
焦宇浩
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机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第8期38-41,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51877060)。
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文摘
针对热释电红外(PIR)传感器在室内人体定位及识别上的准确率问题,设计了一种人体红外信号感知模型,提出了一种定位与识别的新型方法。模型节点采用一对正交的PIR传感器,结合对菲涅尔透镜的视场角调制,能够有效探测水平与垂直方向的人体红外信号。通过对这一对PIR传感器时域输出信号的采集分析,采用时域信号的峰值时间序列特征并融合两只传感器数据的相关性分析,使用机器学习SoftMax分类方法进行位置及速度等级的分类。实验结果表明:所设计方法在位置与速度等级分类上实现94.79%的准确率,在室内场景智能感知上具有较好的应用价值。
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关键词
热释电红外(PIR)传感器
峰值时间序列
SoftMax分类
位置
速度等级
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Keywords
pyroelectric infrared(PIR)sensor
peak time series
SoftMax classification
position
speed level
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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