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針對現有局部放電（ PD）信號特征提取方法存在的不足，提出一種基于變分模態(tài)分解（VMD）和Hilbert變換（Hilbert-VMD）的特征提取方法，并提出一種雙閾值篩選法來確定VMD算法中的分解模態(tài)數。首先，根據PD信號功率譜，采用雙閾值篩選法確定VMD算法中的分解模態(tài)數；其次，采用VMD算法對PD信號進行分解，得到數個有限帶寬的固有模態(tài)分量（BLIMFs）；然后，對各模態(tài)分量進行Hilbert變換并線性疊加后得到PD信號的Hilbert時頻譜，并計算各模態(tài)分量的邊際譜；最后，根據各模態(tài)分量的邊際譜提取PD信號頻域內的特征量，并用支持向量機（SVM）對所提取的特征量進行分類。實驗結果表明，對試驗環(huán)境下和現場實測兩種環(huán)境下的PD信號，采用該文方法提取得到的特征量均具有較高的正確識別率，充分說明該特征提取方法可以有效提取PD信號特征。對于噪聲較大的實測信號，采用該方法得到的正確識別率并未明顯降低，說明該方法具有較好的噪聲魯棒性。此外，該文所提Hilbert-VMD方法也為PD信號提供了一種新的時頻分析方法。
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