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题名局部放电灰度图象分维数的研究
被引量：43
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作者
李剑
孙才新
杜林
李新
周湶
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机构
重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第8期123-127,共5页
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文摘
局部放电模式识别被普遍认为是一种预测高电压设备绝缘状况的有效手段。本文提出一种适用于局部放电模式识别的局部放电分形特征提取方法。该方法在估计分维数的改进差盒计维数(MDBC)算法的基础上,提取局部放电灰度图象分维数和二阶广义分维数以及局部放电高值灰度图象分维数,共同构成局部放电模式识别特征。针对高电压设备内部局部放电和外部放电干扰,设计了五种放电模型,通过放电模型实验获得的大量放电样本数据,构造出相应的局部放电特征提取图象,计算出分形特征参数,输入人工神经网络进行识别的结果表明,采用该方法具有良好的识别效果。
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关键词
局部放电
灰度图象
分维数
高电压设备
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Keywords
partial discharge gray intensity image,fractal dimension,pattern recognition,discharge models
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分类号
TM83
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名基于IFS的局部放电超声信号的数据压缩和模式识别
被引量：7
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作者
刘云鹏
律方成
李燕青
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机构
华北电力大学电力工程系
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期93-97,共5页
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文摘
变压器局部放电超声信号具有连续不可导和非平稳的特性 ,通过仿射变换建立其分段自仿射IFS (IteratedFunctionSystem)。利用该方法一方面实现局部放电信号数据的压缩 ;另一方面提取IFS分形参数 ,包括IFS分形维数和空缺率 ,为局部放电模式识别提供新的特征参数 ,两者同时进行 ,为实现局部放电在线监测提供一种新的工具。同时进一步把IFS分形参数作为特征参量输入人工神经网络对放电模式进行识别 ,结果表明了利用超声波信号进行局部放电模式识别的有效性。
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关键词
局部放电
迭代函数系
分形维数
数据压缩
模式识别
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Keywords
partial discharge,iterated function system,fractal dimension,data compression,pattern recognition
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分类号
TM835
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名局部放电远程识别中的分形图像压缩方法
被引量：1
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作者
李道武
李剑
孙才新
王有元
金卓睿
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机构
重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期10-12,共3页
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文摘
研究了局部放电图像分形压缩技术 ,分析了解码图像误差对识别结果的影响。大量的样本数据识别结果说明 :采用分形图像压缩技术能获得较高的局放图像压缩比 ,提高了系统对远程计算机存储局放图像的识别速度 。
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关键词
远程计算机
图像误差
识别系统
存储
分形压缩
解码
速度
分形图像压缩
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Keywords
partial discharge remote recognition fractal image compression
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分类号
TM835
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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