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基于LLE 降维和 BP_Adaboost 分类器的 GIS 局部放电模式识别
学兔兔
第51卷 第15期 电测与仪表 VO1．51 No．15
2014年 8月l0日 Electrical Measurement＆ Instrumentation Aug．10，2014
基于LLE降维和BP—Adaboost分类器
的GIS局部放电模式识别冰
律方成，张 波
(华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室，河北保定071003)
摘要：在气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear，GIS)实体模型中分别放置了针一板、悬浮金属颗粒和绝缘
子表面固定金属颗粒放电模型，用超声波传感器采集到其放电波形。对放电波形提取的特征向量进行局部线
性嵌人(1ocal linear embedding，LLE)算法降维处理，用降维后的向量作为输入对BP—Adaboost分类器进行训练
和测试类型识别。识别结果表明，用这样方法进行GIS绝缘缺陷类型识别可以在减少计算量的同时保持较高
的识别率，说明了其在局部放电模式识别应用中的有效性。
关键词：GIS；LLE算法；BP—Adaboost分类器；放电类型识别
中图分类号：TM855 文献标识码：A 文章编号：1001—1390(2014)15—0037—05
Pattern Recognition of GIS Discharge Types Based on LLE Dimensionality
Reduction and BP Adaboost Classifier
LV Fang—cheng，ZHANG Bo
(Hebei Provincial Key Laboratory of Power Transmission Equipment Security Defense，
North China Electric Power University，Baoding 07 1003，Hebei，China)
Abstract：Needle—plate，suspended metal particles and metal particles fixed on insulating surface discharge models
are placed in gas insulated switchgear(GIS)entity mode1．The corresponding discharge waveforms are collected by the
ultrasonic sensor．The eigenvectors of the discharge waveforms has been processed by local linear embedding algorithm
to reduce the dimension．The processed vectors are used as the input to train and test BP Adaboost classifi—
—
er．Recognition r
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