提出一种基于改进支持向量数据描述(SVDD)算法与马氏距离的未知类型的局部放电(PD)识别方法.首先,采集各个不同类型的放电样本,并提取特征向量构成样本集合;其次,利用SVDD算法求解得出训练样本的超球体中心a和半径R;然后,根据Otsu准则设定双阈值R1和R2,将特征空间划分为三个不同区域;最后,依据不同区域内的判定准则,以马氏距离为判定条件,确定待测样本的放电类型.试验结果表明,该方法对于未知类型的放电样本具有较高的正确识别率,验证了该方法的可行性.
局部放电 模式识别 未知类型局部放电 改进SVDD算法 马氏距离