以复合复小波系数为特征量的局部放电模式识别研究的开题报告.pdf

以复合复小波系数为特征量的局部放电模式识别研

究的开题报告

一、选题背景及意义

随着高压电力设备的广泛应用，电气设备的局部放电现象已成为电

力设备运行过程中一种十分普遍的故障现象。如果不及时识别和处理，

将会引起电气设备的严重故障甚至爆炸，对人身安全和电力设备的正常

运行都会带来极大的威胁。因此，对电气设备中的局部放电进行准确识

别和监测是电力设备运行过程中的重要问题。

目前，局部放电检测技术已经得到广泛应用，其中基于信号处理和

模式识别的方法已成为局部放电检测领域最常用的方法之一。复合小波

变换作为一种新型的信号处理方法，在非平稳信号分析上有着良好的应

用前景。

因此，选取复合小波系数为特征量进行局部放电模式识别的研究对

于提高电气设备的检测可靠性和识别准确度具有重要的科学意义和实用

价值。

二、研究内容及方法

本研究主要通过收集和分析不同电气设备产生的局部放电信号，并

采用复合小波变换对局部放电信号进行处理，提取复合小波系数作为特

征量。然后，利用支持向量机（SVM）作为分类器，对不同电气设备产生

的局部放电信号进行分类计算，实现局部放电模式的识别。

三、预期结果与意义

本研究预计可以得到以下几点结果：

1.基于复合小波系数的局部放电模式识别方法鲁棒性强，能够在复

杂的背景噪声环境下准确地对局部放电信号进行分类识别。

2.运用SVM作为分类器的局部放电模式识别方法，可以有效减少特

征维数，提高分类准确度和效率。

3.实验结果表明，基于复合小波系数和SVM分类器的局部放电模式

识别方法具有较高的准确率和稳定性，为电力设备故障的实时监测和预

警提供了可靠的技术支持。

四、可行性分析

本研究利用SVM作为分类器，结合复合小波系数作为特征量进行局

部放电模式识别方案，可以从机理上解决信号的非平稳问题，从方法上

解决特征提取和分类的问题，因此具有很高的可行性。同时，本研究还

将基于不同电气设备产生的局部放电特征信号进行实验验证，可靠性和

有效性得到保证。

五、论文结构安排

本研究论文将从以下几个部分进行论述：

第一章，绪论，包括选题背景和意义、国内外研究现状、研究内容

和方法等。

第二章，复合小波变换在局部放电信号处理中的应用，主要介绍复

合小波变换的基本理论知识和局部放电信号处理的方法。

第三章，局部放电识别方法，包括特征提取和分类算法等。

第四章，实验方法和数据分析，主要介绍本研究所采用的实验方法

以及数据分析方法。

第五章，实验结果和分析，主要介绍实验结果和分析，验证局部放

电模式识别方法的可行性和有效性。

第六章，研究总结和展望，总结本研究的成果和不足之处，展望下

一步的研究方向。