河北省自然科学基金(F2007000636)

作品数：9被引量：109H指数：5
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相关作者：李彦明梁永春李军浩司文荣刘东辉更多>>
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相关期刊：《西安交通大学学报》《高电压技术》《河北科技大学学报》《无损检测》更多>>
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基于波形非线性映射的多局部放电脉冲群快速分类被引量：14
《电工技术学报》2009年第3期216-221,228,共7页司文荣 李军浩 袁鹏 李延沐 梁永春 李彦明 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
简单分析了目前基于脉冲峰值-时间序列的局部放电检测系统在模式识别功能上存在的缺陷。提出利用基于单个脉冲波形的宽带检测技术研制多局放检测与模式识别系统,并给出了研制交流下该系统的数据处理方案。重点对研制该系统需要解决的脉...
关键词：多局放 脉冲波形 非线性映射 特征提取 模糊聚类 快速分类 
基于改进Fisher Ratio的RBF网络在油浸变压器故障诊断中的应用被引量：5
《高压电器》2009年第2期73-76,共4页孙晓云 刘东辉 梁永春 李爱华 
河北省自然科学基金项目(F2007000636)资助
针对Fisher Ratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的Fisher比算法完成基于DGA的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了...
关键词：改进Fisher Ratio方法 油浸变压器 故障诊断 结构优化 
支持向量机最优参数选择的研究被引量：25
《河北科技大学学报》2009年第1期58-61,共4页刘东辉 卞建鹏 付平 刘智青 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和γ对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的...
关键词：支持向量机 模型选择 高斯核函数 二分法 
基于Fisher Ratio的RBF网络在涡流定量检测中的应用
《无损检测》2008年第12期892-894,905,共4页孙晓云 刘东辉 李爱华 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
采用改进的RBF网络完成涡流定量检测。针对正交最小二乘法不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,正交变换及前向搜索算法完成结构优化。结果表明,能极大地简化网络结构,...
关键词：涡流定量检测 改进RBF网络 FISHER Ratio方法 在线检测 
采用独立成分分析的局部放电脉冲双通道提取技术研究被引量：3
《西安交通大学学报》2008年第10期1264-1268,1294,共6页司文荣 李军浩 梁永春 袁鹏 李延沐 李彦明 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
简单介绍了独立成分分析(ICA)基本模型的假设、含混性问题及模型估计的等变化性.根据局部放电脉冲序列幅值的超高斯分布特性以及实际工况下的其他条件,得出了将ICA基本模型用于强背景白噪声下微弱局部放电脉冲信号提取的可行性.针对IEC6...
关键词：局部放电 脉冲提取 双通道 独立成分分析 直流 
局部放电脉冲群的实用快速分类技术及应用被引量：21
《西安交通大学学报》2008年第8期1021-1025,1060,共6页司文荣 李军浩 杨景刚 黎大健 梁永春 李彦明 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
对108次/s高速采样率获取的超宽带局放脉冲波形-时间序列,使用等效时频法提取了局部放电脉冲群的波形特征参数,并研究了模糊C均值聚类算法的特性及其在局部放电脉冲波形特征向量参数处理中的应用.基于GIS的局部放电试验数据处理表明:由...
关键词：局部放电 脉冲波形-时间序列 等效时频 模糊C均值聚类 
局部放电脉冲信号ICA提取技术的初步研究被引量：4
《高电压技术》2008年第6期1277-1282,共6页司文荣 李军浩 袁鹏 李延沐 梁永春 李彦明 
国家自然科学基金(50377034);河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)~~
为了提高局部放电在线监测的灵敏度,根据独立成分分析(ICA)基本模型的定义,提出将背景噪声信号与局放脉冲信号看成两个相互独立的信号源,不同观测点获取的观测信号为两者的线性混合,从而可以实现两者的分离的方法。利用ActiveX自动化技...
关键词：局部放电 独立成分分析 信号提取 含混性消除 超宽带检测 直流 
支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用被引量：15
《西安交通大学学报》2007年第6期722-726,共5页吴晓辉 刘炯 梁永春 汪晓明 李彦明 
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
利用支持向量机的学习方法,构建了电力变压器故障诊断模型.该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类,通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型,采用支持向量机识别类内的故障类型,利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量机...
关键词：变压器 故障诊断 溶解气体分析 支持向量机 
支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用被引量：25
《西安交通大学学报》2007年第4期457-457,共1页吴晓辉 刘炯 孟峥峥 汪晓明 李彦明 
河北省自然科学基金资助项目（F2007000636）.
利用支持向量机的学习方法，构建了电力变压器故障诊断模型，该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类，通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型，采用支持向量机识别类内的故障类型，利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向...
关键词：故障诊断模型 电力变压器 支持向量机 模糊C均值聚类算法 应用 油中溶解气体 故障类型 推广能力 
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