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结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法
被引量：
3
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作者
杨翠茹
彭向阳
余欣
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期619-624,共6页
针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法...
针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法滤除噪声。利用自适应神经网络学习小波变换后的特征,最终完成PD信号的识别分类。基于某变电站实测PD信号波形对所提方法进行实验分析结果表明,信号降噪处理后的信噪比与均方误差分别为5.439 dB、0.251,且整体的识别准确率超过了88%,均优于其他对比方法,具有良好的应用前景。
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关键词
电缆局放信号
信号
识别
信号
降噪
最大重叠离散小波变换
数学形态学
自适应神经网络
白噪声
脉冲噪声
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职称材料
题名
结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法
被引量：
3
1
作者
杨翠茹
彭向阳
余欣
机构
广东电力公司科学研究院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期619-624,共6页
基金
广东省自然科学基金项目(2018A030307033)
南方电网科技基金项目(GDKJXM20200473)。
文摘
针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法滤除噪声。利用自适应神经网络学习小波变换后的特征,最终完成PD信号的识别分类。基于某变电站实测PD信号波形对所提方法进行实验分析结果表明,信号降噪处理后的信噪比与均方误差分别为5.439 dB、0.251,且整体的识别准确率超过了88%,均优于其他对比方法,具有良好的应用前景。
关键词
电缆局放信号
信号
识别
信号
降噪
最大重叠离散小波变换
数学形态学
自适应神经网络
白噪声
脉冲噪声
Keywords
cable partial discharge signal
signal recognition
signal noise reduction
maximum overlap discrete wavelet transform
mathematical morphology
adaptive neural network
white noise
impulse noise
分类号
TM247 [一般工业技术—材料科学与工程]
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1
结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法
杨翠茹
彭向阳
余欣
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023
3
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