摘要:
为提高气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)局部放电(Partial Discharge,PD)信号分类识别的准确度和训练速度,提出了基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的GIS局放信号分类方法以及表述信号形状与统计特征的联合特征参量。首先利用特高频(Ultra High Frequency,UHF)法获取GIS局放模拟装置产生的局放信号作为数据集,绘制散点图,选取完整准确描述图像特点的特征参量,以提高数据区分度;然后...