基于小波与分形理论的局部放电类型识别

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1、ABSTRACTInrecentyears，greatimprovementshavebeenmadeinthemethodofon-linemonitoringhighvoltagepowerapparatusbymeansofmeasuringelectricalpartialdischarge(PD)．Inthismethod,itisessentialtoinvestigatethecharacteristicsofthePDpulsestoevaluateelectricinsulationconditions．RecognitionofPD

2、typesisfundamentalforinsulationsystemdiagnosis．Inthepastdecade，theqr-q·nPDpattemhasbeeninvestigatedforPDrecognitionandshownencouragingresults．However,thispatternisnotsuitableforDCvoltageapplication．AnotherprominentdisadvantageofnsingthispatternsorstatisticaloperatorsisthatitCanb

3、esignificantlyinfluencedbytheappliedelectricstress．Inthisresearch，anovel3-dimensionalpaRernofpartialdischargewasset-upbasedOnthetheoryofwaveletanalysis．ThePDpatterncouldreflectthedischargecharacteristicinbothtime·domainandfrequency—domain．TheparameterswhichcharacterizethePDweret

4、heffequency，thetimeandtheenergy．Itisimportanttoidentifythetypeofthesedefects，e．g．internaldischarge，surfacedischarge，corona,etc，SOinthispaper,fivekindsoftypicaldischargemodelsaredesignedandtherelevantexperimentmethodsareprojected．InordertoextractthePDpattemfeatures，theauthorsinve

5、stigatedtheapplicationoffractalfeaturestocharacterizethenew3-DPDpatternsproducedfromdifferentPDexperimentalmodels．PDpatternrecognitionschemeWasputforward．Inthisscheme，PDfractaldimensionswereusedasfeaturevector,Back-propagation(BP)neuralnetworkWasusedasclassifier．Thedischargeexpe

6、rimentshavebeencarriedouttovalidatethemethodwinlfivetypesartificialdischargemodels．TheresultsindicatethattheproposedmethodologyhastherecognizingandclassifyingabilityforthePDtypes．KEYWORDS：partialdischarge；featureextraction；fractaltheory；patternrecognition独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指

7、导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得鑫洼盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：穆艮圆忠．签字日期：2．006年3月1日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解基洼盘鲎有关保留、使用学位论文的规定。特授权鑫鲞盘茎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交

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