[发明专利]一种基于ELM的GIS局部放电缺陷诊断分类系统及方法在审
| 申请号： | 201911077652.4 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110632484A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 唐琪;武利会;李国伟;王俊波;罗容波;黎小龙;陈斯翔;刘少辉 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12 |
| 代理公司： | 44102 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于ELM的GIS局部放电缺陷诊断分类系统及方法，该方法通过采集特高频局放时域信号并利用主元分析法获取能够表征缺陷特征的主元参数组成样本特征数据集，利用极限学习机网络模型实现基于样本特征数据集的分类，无需进一步将时域信号转换为PRPS‑PRPD图谱作为特征获取来源，从时域维度直接参与缺陷类型的诊断，为电力设备的异常缺陷诊断提供了新的解决途径。 | ||
| 搜索关键词： | 样本特征 数据集 时域信号转换 极限学习机 主元分析法 诊断 表征缺陷 电力设备 分类系统 局部放电 缺陷类型 缺陷诊断 时域信号 特征获取 网络模型 异常缺陷 特高频 局放 时域 维度 主元 图谱 采集 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于ELM的GIS局部放电缺陷诊断分类系统，其特征在于，包括：数据采集处理模块和缺陷诊断模块；/n数据采集处理模块：包含前端特高频传感器、数据采集模块、数据处理模块；其中特高频传感器用于耦合空间中的电磁波信号；数据采集模块用于对传感器检测到的模拟信号实施检波放大及AD转换处理；数据处理模块用于对信号进行时频域特征提取及主元降维处理；/n缺陷诊断模块：用于存储训练及测试样本的特征数据集，同时建立基于极限学习机的神经网络模型，使用测试样本数据集对网络进行训练。/n
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