基于广义S变换和二维卷积神经网络的油纸绝缘局部放电超声信号识别

摘要

超声法是局部放电测量的重要方法。为更有效提取局部放电超声信号中的关键信息,提出一种基于广义S变换和二维卷积神经网络的油纸绝缘局部放电超声信号识别方法。首先,在实验室采集3种典型缺陷的局部放电超声信号,对预处理后的数据进行广义S变换,获得不同放电样本的时频分布图像;然后,构建二维卷积神经网络,将时频图像作为输入,提取超声信号的时频特征;最后,输出对局部放电类型的识别结果。结果表明:该方法对不同局部放电类型的超声信号进行识别,准确率可以达到97.8%,能够更有效地提取超声信号的内在信息并进行局部放电识别。