基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法

    公开(公告)号:CN104535905A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201410768520.7

    申请日:2014-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法,包括:进行数据采集,然后对采集的信号进行抗干扰处理;将处理后的信号转存为一个二维数组,根据PRPS图谱分别得到PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱;分别在所述PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱上进行特征提取;利用等宽离散化方法或者等频率离散化方法对特征提取后的数据进行离散化;利用朴素贝叶斯得到局部放电的故障类别。本发明有益效果:本发明的诊断方法正确率为80.5%,可以满足现场的实际应用。同时,对等宽和等频两类典型的无监督的离散化方法做了详细的研究,指出等频离散化方法优于等宽离散化方法,并给出了等频离散化方法最优的经验值。

    基于二维小波变换的变压器局部放电图谱去噪方法

    公开(公告)号:CN104502820A

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201410827848.1

    申请日:2014-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于二维小波变换的变压器局部放电图谱去噪方法,包括步骤(1):输入待去噪的变压器局部放电三维图谱,变压器局部放电三维图谱为{fm,n;m,n=1,2,...,k;k∈N+},fm,n表示图谱中(m,n)点的灰度值;步骤(2):选择合适的小波基和分解层数j;步骤(3):对含噪的变压器局部放电三维图谱进行二维小波变换,将图谱分解为最高分解层数的平滑分量和各个分解层的细节分量;步骤(4):采用BayesShrink阈值对步骤(3)中所得的各分解层的细节分量进行阈值量化处理来除去噪声分量,且另存为新的细节分量;步骤(5):利用步骤(4)中得到新的细节分量和步骤(2)中得到的最高分解层数的平滑分量进行图谱重构,得到去噪后的变压器局部放电三维图谱。

    一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法

    公开(公告)号:CN104217425A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410404975.0

    申请日:2014-08-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法,包括图像预处理,对输变电设备红外故障图像进行预处理;超像素图像分割,利用故障区域和背景区域的差异性,通过超像素分割方法将红外故障图像分割为设定个超像素区域;故障区域提取,对于分割出的多个超像素区域标记为,标记为Ri,i=1,2,…,n;将得到函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域;故障区域信息整理,输入红外图像对应的温度界限,最高温设为tH,最低温设为tL,结合红外图像中的调色板对应得到故障区域的最高温度值tB;分割得到的区域大小为故障的区域大小。本方法兼顾了算法的快速性和可靠性,提高了红外故障诊断的效率和准确度。

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