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基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声信号模式识别
被引量：
1
1
作者
关宇
董明
+3 位作者
王腾腾
刘胤康
胡一卓
金凯
《高电压技术》
北大核心
2025年第1期478-487,共10页
针对变电站开放空间中现场噪声显著及随机性强等特点,提出了基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声学模式识别方法。首先将局部放电声信号提取特征频段;通过建立改进降噪自编码器提取信号的潜在特征;之后采用格拉姆角场变换...
针对变电站开放空间中现场噪声显著及随机性强等特点,提出了基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声学模式识别方法。首先将局部放电声信号提取特征频段;通过建立改进降噪自编码器提取信号的潜在特征;之后采用格拉姆角场变换将潜在特征序列二维化,建立局部放电特征图谱数据集;在此基础上,构建了稠密连接网络辨识模型对局部放电声信号图谱进行模式识别,在随机低信噪比条件下实现了局部放电类型的准确识别与诊断。由压电式声传感器采集了4种典型缺陷电极模型的局部放电声信号,并对随机低信噪比的局部放电声信号进行模式识别。结果表明,与直接采用局部放电声学数据构建识别模型和采用传统降噪自编码器进行数据降维等方法相比较,该方法模式识别准确度更高,可达到98.6%。
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关键词
局部放电
声学信号
模式识别
降噪自编码器
稠密连接网络
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职称材料
题名
基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声信号模式识别
被引量：
1
1
作者
关宇
董明
王腾腾
刘胤康
胡一卓
金凯
机构
西安
交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室
西安合容电力设备有限公司
出处
《高电压技术》
北大核心
2025年第1期478-487,共10页
基金
国家电网公司总部科技项目(5500-202218131A-1-1-ZN)。
文摘
针对变电站开放空间中现场噪声显著及随机性强等特点,提出了基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声学模式识别方法。首先将局部放电声信号提取特征频段;通过建立改进降噪自编码器提取信号的潜在特征;之后采用格拉姆角场变换将潜在特征序列二维化,建立局部放电特征图谱数据集;在此基础上,构建了稠密连接网络辨识模型对局部放电声信号图谱进行模式识别,在随机低信噪比条件下实现了局部放电类型的准确识别与诊断。由压电式声传感器采集了4种典型缺陷电极模型的局部放电声信号,并对随机低信噪比的局部放电声信号进行模式识别。结果表明,与直接采用局部放电声学数据构建识别模型和采用传统降噪自编码器进行数据降维等方法相比较,该方法模式识别准确度更高,可达到98.6%。
关键词
局部放电
声学信号
模式识别
降噪自编码器
稠密连接网络
Keywords
partial discharge
acoustic signal
pattern recognition
improved denoising autoencoder
DenseNet
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声信号模式识别
关宇
董明
王腾腾
刘胤康
胡一卓
金凯
《高电压技术》
北大核心
2025
1
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