基于模糊聚类理论的局部放电模式识别方法与实验研究

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1、哈尔滨理工大学硕士学位论文基于模糊聚类理论的局部放电模式识别方法与实验研究姓名：阳国庆申请学位级别：硕士专业：高电压与绝缘技术指导教师：郑殿春200603哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于模糊聚类理论的局部放电模式识别方法与实验研究摘要局部放电被广泛认为是衡量高压电器设备绝缘劣化程度的重要参数之一，绝缘系统的状况直接决定着高压电器设备运行的可靠性。在线监测高压电器设备运行状态，采集局部放电信号并识别放电类型，能够及时发现其绝缘缺陷及放电发展程度，防止事故发生。因此，对局部放电模式识别的研究具有非常重要的工程应用价值和学术意义。本文在参阅国内外现有的局部放电模式识别文献基础上，通过大量的模拟局

2、部放电的实验，研究了基于模糊聚类的局部放电模式识别技术，提取了局部放电脉冲信号的特征，并对模糊聚类方法进行了综合分析比较，为局部放电的模式识别技术提供了有效的方法。本文主要工作如下：·从局部放电产生机理出发，设计制作了三种局部放电模型——针．-针电极系统、针．板电极系统和球．板电极系统。运用DS02902型数据采集装置采集局部放电脉冲信号，利用基于模糊推理系统的去噪方法对局部放电信号中的有色噪声进行去除；提取了局部放电图象灰度矩特征和图象分形特征，由模糊等价关系的传递闭包法和模糊c．均值(FCM)聚类算法对局部放电信号进行模式识别，并从算法的角度分析了聚类结果的不同之处。尽管FCM聚类算法的

3、聚类效果优于传递闭包法，但FCM聚类算法及其应用的主要缺点是收敛速度较慢，不适合于每类样本数目相差较大的情形。因此，针对FCM聚类算法具有对样本集进行等划分趋势的缺陷，本文利用样本点分布密度大小作为权值，提出了加权模糊c．均值(WFCM)聚类算法，对局部放电信号进行模式识别，其识别率在90％以上；并由该算法用MATLAB语言编程对国际公认的比较聚类方法性能的典型数据集IRIS进行模式识别，实验结果分析表明，该算法在一定程度上克服了FCM聚类算法的缺陷，所得的中心位置要比FCM聚类算法所得的中心位置更合理，．具有良好的收敛性。关键词局部放电；模糊聚类；模式识别；特征提取哈尔滨理工大学工学硕士学

4、位论文TheMethodandExperimentResearchofPDPatternRecognitionBasedonFuzzyClusteringTheoryT．AbstractPartialdischarge(PD)isconsideredasonemajorparameterwhichassessestheinsulationdegradationofhighvoltageelectricalapparatus．Theinsulationstatedirectlydeterminesthestabilityofhi曲voltageelectricalapparatus．Ifonl

5、ytheoperatingstatesofhighvoltageelectricalapparatuson-linearemonitoredandPDsignalsaresampled，thetypesofdischargecanbeidentified．TheinsulationweaknessandthedischargedevelopingdegreeofthehighvoltageelectricalapparatusCanbediscoveredintime，whichCallstopaccidenees．Therefore，astudyonpatternrecognitionof

6、PDhasbothimportantacademicmeaningandengineeringvalue．Basedonagreatdealofresearchliteratureswhichhavebeenpublishedindomesticandaboardonpatternrecognition，manysimulatingPDexperimentsaremade．ThisthesisstudiesthePDpatternrecognitiontechniqueswhichbasedonfuzzyclustering，extractsthefeatureofthePDpulsesig

7、nalsandcomprehensiveanalysiscomparesthefuzzyclusteringmethods．ItprovideseffectivemethodsforPDpatternrecognitiontechnique．Themainworksinthispaperareasfollows：ThreekindsofPDmodelsaremadeaccordingtothemechanis