阳国庆
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：哈尔滨理工大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 局部放电故障神经网络模式识别及实验研究被引量：4
- 2005年
- 阐述了局部放电信号模式识别对高压电器故障诊断的意义。用理想的同轴电极系统放电模型模拟了两种放电模式。将统计数学应用于局部放电信号特征量的提取 ,得到的特征向量 (放电量不对称性Q、相位不对称性Φ、相关系数cc)作为BP神经网络的输入 ,以此对局部放电信号进行模式识别。实验证明这种方法具有很高的识别率。
- 孙学勇阳国庆仲伟涛郑殿春
- 关键词：局部放电模式识别特征量神经网络
- 基于模糊聚类理论的局部放电模式识别方法与实验研究
- 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...
- 阳国庆
- 关键词：局部放电模糊聚类模式识别特征提取绝缘劣化
- 文献传递
- 基于小波神经网络局部放电模式识别方法的实验研究被引量：8
- 2005年
- 针对局部放电信号频率的特点,在小波神经网络基础上,构造一个改进型小波神经网 络,并把信号在小波基的否同尺度和位移上展开,得到信号在不同尺度下的小波细节系数,将其输 入到该小波网络进行局部放电模式识别．实验仿真得出,识别的相对误差范围为0．1％-3．9％．
- 阳国庆郑殿春孙学勇
- 关键词：局部放电小波神经网络模式识别
