基于核统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

摘要：

GIS局部放电故障诊断对于准确掌握GIS内部的缺陷性质和指导GIS的检修工作有着重要意义.针对线性Fisher鉴别分析用于局部放电故障诊断时存在的问题,文中借鉴核方法思想,提出了一种基于核的统计不相关鉴别矢量集算法(KSUODV),用以解决高维特征空间内的非线性特征提取问题,并且消除了变换后样本特征之间的统计相关性.在对实验室获取的7种缺陷PD三维谱图模式识别试验表明,KSUODV算法的识别性能优于SUODV算法性能,效果良好.

关键词：气体绝缘电器、局部放电、模式识别、核、Fisher鉴别分析

所属期刊栏目：23

分类号：TM83(高电压技术)

资助基金：重庆市科技攻关资助项目CSTC,2007AC2041

在线出版日期：2008-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：111-117