【摘 要】
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该文采用短时傅立叶变换方法对局部放电信号进行联合时频分析.实验表明,采用联合时频分析能够细致地刻画出信号在时频域上所发生的各种变化过程,从中可以提取各个时刻的频率
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该文采用短时傅立叶变换方法对局部放电信号进行联合时频分析.实验表明,采用联合时频分析能够细致地刻画出信号在时频域上所发生的各种变化过程,从中可以提取各个时刻的频率分量.各频率所包含的能量,准确反映出局部放电信号的时频特性.连续性正弦信号是现场背景噪声中最主要的一种.针对连续性正弦噪声,首先从小波其函数,分解尺度,噪声估计,阈值函数,阈值选取等方面研究了用于局部放电在线监测的小波消噪方法.然后针对消噪过程中的阈值选取算法,提出采用一种新的基于梯度的自适应学习算法来选取阈值.以获取最优的消噪的局部放电信号提供非常有效的稳定的消噪处理.而小波与自适应算法结合的消噪方法以寻找最优阈值为目标.提取出的局部放电脉冲波形畸变小.对所处理信号的先验知识没有要求.可以获得很好的应用前景.为了进行脉冲识别.该文还探讨了自适应小波神经网络方法在局部放电信号识别中的应用.分析自适应小波网络的结构.给出了小波网络进行脉冲识别的算法,将网络的输入,输出分别与信号类型相对应.建立了局部放电信号分类的自适应小波网络模型.仿真实验验证了自适应小波网络具有很快的学习收敛速度和较强的自适应能力.可以有效地用于局部放电信号的识别和分类.
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