[发明专利]一种基于LMD样本熵与SVM支柱绝缘子故障识别方法在审
| 申请号： | 201911060609.7 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110618196A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 邵鑫明;郑欣;刘荣海;郭新良;杨迎春;许宏伟;孔旭晖;何运华;周静波;虞鸿江;宋玉锋;焦宗寒;陈国坤;杨雪滢;程雪婷;李宗红;代克顺 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01N29/04 | 分类号： | G01N29/04;G01N29/44 |
| 代理公司： | 11363 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 支柱绝缘子 样本 故障识别 申请 采集 样本库数据 分析处理 故障信号 检测设备 能量分量 信号基础 信号通过 振动声学 声振动 样本库 时变 分解 分类 创建 统计 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于LMD样本熵与SVM支柱绝缘子故障识别方法，其特征在于，包括：
采集支柱绝缘子声振信号，利用支柱绝缘子振动声学检测设备采集支柱绝缘子声振信号作为样本；
将所述支柱绝缘子声振信号通过LMD分解得到多个PF分量，然后对所述PF能量分量求样本熵；
对所述样本熵进行统计分类，构造样本库；
利用所述样本库数据创建和训练SVM；
利用SVM对待测支柱绝缘子信号进行。
2.根据权利要求1所述的支柱绝缘子故障识别方法，其特征在于，所述利用所述样本库数据创建和训练SVM包括：
对所述样本库数据进行归一化处理；
寻找最佳的数据属性参数和罚惩因子参数，
利用交叉验证方法，使用径向核函数RBF调整并创建SVM。
3.根据权利要求1所述的支柱绝缘子故障识别方法，其特征在于，所述支柱绝缘子声振信号包括正常支柱绝缘子声振信号和故障支柱绝缘子声振信号。
4.根据权利要求1所述的支柱绝缘子故障识别方法，其特征在于，所述多个PF分量为7个PF分量。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于云南电网有限责任公司电力科学研究院，未经云南电网有限责任公司电力科学研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911060609.7/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
