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局部放電的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

2018-01-25 | rar | 2.30 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  氣體絕緣電器(gas insulated switchgear,GIS)內(nèi)部絕緣缺陷產(chǎn)生的局部放電(partial discharge,PD),特征表現(xiàn)較復(fù)雜,分散性大,易受運(yùn)行環(huán)境影響,而基于PD統(tǒng)計(jì)特征模式識(shí)別的傳統(tǒng)方法,特征量選取主觀性較強(qiáng),且容易丟失部分特征信息,尤其對(duì)自由金屬微粒類型缺陷識(shí)別率較低。因此,提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief nets,DBN)的GIS設(shè)備內(nèi)部PD模式識(shí)別方法,DBN能從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)出高階特征,避免了特征量選取的主觀影響,能較好識(shí)別自由金屬微粒類型缺陷,且識(shí)別用時(shí)遠(yuǎn)低于支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural networks,BPNN)算法,作為對(duì)GIS設(shè)備PD模式識(shí)別的新方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。

局部放電的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

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