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准确地提取水轮发电机机组局部放电信号特征，对于发电机绝缘在线监测具有重要意义。为此，本文提出了基于时频流形的发电机局部放电信号特征提取方法。首先通过相空间重构算法，将局部放电（PD）时域信号转换为多个子序列，并分别求其时频分布，构建PD信号的时频流形。然后利用局部线性嵌入算法（LLE）将高维数据映射到低维空间，提取PD信号在低维空间的特征参数。最后，通过K-最近邻分类器（KNNC）的故障诊断模型实现发电机组不同局部放电的模式识别，其故障识别率高于95％。