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針對(duì)現(xiàn)有局部放電（ PD）信號(hào)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(shù)。首先，根據(jù)PD信號(hào)功率譜，采用雙閾值篩選法確定VMD算法中的分解模態(tài)數(shù)；其次，采用VMD算法對(duì)PD信號(hào)進(jìn)行分解，得到數(shù)個(gè)有限帶寬的固有模態(tài)分量（BLIMFs）；然后，對(duì)各模態(tài)分量進(jìn)行Hilbert變換并線性疊加后得到PD信號(hào)的Hilbert時(shí)頻譜，并計(jì)算各模態(tài)分量的邊際譜；最后，根據(jù)各模態(tài)分量的邊際譜提取PD信號(hào)頻域內(nèi)的特征量，并用支持向量機(jī)（SVM）對(duì)所提取的特征量進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)試驗(yàn)環(huán)境下和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)兩種環(huán)境下的PD信號(hào)，采用該文方法提取得到的特征量均具有較高的正確識(shí)別率，充分說明該特征提取方法可以有效提取PD信號(hào)特征。對(duì)于噪聲較大的實(shí)測(cè)信號(hào)，采用該方法得到的正確識(shí)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(hào)提供了一種新的時(shí)頻分析方法。
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變壓器
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