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申请/专利权人：南京富华新能科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于HFCT信号的局部放电多类型识别方法，包括以下步骤：步骤1，搭建实验环境，采集HFCT局放信号。步骤2，在采集的不同放电类型的HFCT数据中利用基于短时能量与过零率的端点检测方法截取出放电脉冲。步骤3，提取放电脉冲的等效时长，等效频宽和模糊熵三个特征构成特征向量。步骤4，选取xgboost算法作为分类器对提取的特征量进行分类识别。该方法能够有效识别尖端，悬浮和沿面三种不同放电类型，步骤5，将训练好的模型对时长1s的局放数据中的放电脉冲进行分类识别并统计分类结果，取脉冲数量最多的类型为该条数据的放电类型。该方法对于在各种电气设备检测中能有效判断是否发生局部放电及其放电类型。
主权项：1.基于XGBOOST算法的多类型局放识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对采集的HFCT信号去噪预处理；步骤2：采用基于短时能量与过零率的端点检测算法从时域波形中截取出放电脉冲；步骤3：计算放电脉冲的等效时长，等效频宽和模糊熵构建特征向量；步骤4：对构建的特征向量进行训练模型；步骤5：将训练好的模型用于自定时长内脉冲的类型并进行统计，根据脉冲统计结果确定放电类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京富华新能科技有限公司 一种基于XGBOOST算法的多类型局放识别方法
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