基于时频分布图像纹理特征的局部放电特高频信号的特征参数提取方法

摘要

针对局部放电特高频(ultra-high frequency,UHF)信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,CLCM)算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理,得到局部放电UHF信号特征参数及特征向量,并输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器中进行模式识别。结果表明,该特征参数可以有效识别4种典型变压器内部局部放电UHF信号,识别准确率最高达到97.50%。