本文作者：罗新；牛海清；来立永；沈杨杨；吴倩；成功正常投稿发表论文到《电工技术学报》2014年10期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响。研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别。
【论文正文预览】：1引言局部放电(PartialDischarge,PD)在线检测中,各高压设备均处于带电运行状态,对电缆PD信号的检测造成很大干扰,检测到的放电脉冲可能来自电缆本体、电缆终端头,也可能来自与其连接的其他设备(如开关柜等)。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,所
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：局部放电带电检测自适应小波神经网络模式识别粒子群算法
【参考文献】:

• 宋如顺;基于小波神经网络的多属性决策方法[J];计算机工程与应用;2000年10期
• 文成林,王雪,侯玉华;自回归过程的小波神经网络逼近算法[J];河南大学学报(自然科学版);2000年01期
• 万建,徐德民,贺昱曜;一种小波神经网络结构及其学习算法研究[J];系统工程与电子技术;2002年03期
• 任少龙,钟秋海,严承华;小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用[J];海军工程大学学报;2002年05期
• 李跃华,张胜,高敦堂,李兴国;基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别(英文)[J];红外与毫米波学报;2002年01期
• 董杰,马壮,吴云,李嘉林;遗传小波神经网络在飞机加油管路设计中的应用[J];机械科学与技术;2002年S1期
• 赵学智,邹春华,陈统坚,叶邦彦,彭永红;小波神经网络的参数初始化研究[J];华南理工大学学报(自然科学版);2003年02期
• 杨春玲,杨茂华,胡艳,戴景民;小波神经网络在多波长辐射测温中的应用[J];计量学报;2003年04期
• 李益国,沈炯,吕震中;一种新的小波神经网络结构优化设计方法[J];控制理论与应用;2003年03期
• 盛景泉,付梦印,刘永信;采用小波神经网络的捷联惯导系统静基座快速初始对准[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2003年04期
• 胡博;陶文华;崔博;白一彤;尹旭;;基于小波神经网络的异步电机故障诊断[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年
• 何正友;钱清泉;;一种改进小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
• 鲁艳军;陈汉新;陈绪兵;;基于小波神经网络的齿轮裂纹故障诊断[A];节能减排 绿色制造 智能制造——低碳经济下高技术制造产业与智能制造发展论坛论文集[C];2010年
• 董健;尹萌;张辉;;小波神经网络结合多项式的混合预测方法在通信规划中的应用[A];2011全国无线及移动通信学术大会论文集[C];2011年
• 谢建宏;张为公;;复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
• 陈建秋;张新政;;基于小波神经网络的水质预测应用研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
• 孙正贵;;小波神经网络的高效学习算法及应用研究[A];中南六省（区）自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年
• 黄敏;朱启兵;崔宝同;;基于小波神经网络的轧机特性回归[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
• 周绍磊;张文广;李新;;一种基于改进遗传算法的小波神经网络[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
• 杜青;刘剑飞;刘娟;乔延华;;基于小波神经网络的模拟调制信号自动识别[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集（下册）[C];2007年
• 侯霞;小波神经网络若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2006年
• 章文俊;小波神经网络算法及其船舶运动控制应用研究[D];大连海事大学;2014年
• 高协平;小波参数化与小波神经网络研究[D];湖南大学;2003年
• 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
• 李永红;广义小波神经网络实现雷达相关滤波的研究[D];大连海事大学;2000年
• 银俊成;量子信道与量子小波神经网络相关问题研究[D];陕西师范大学;2013年
• 李文军;多小波和小波神经网络构造及其在电弧故障诊断中的应用研究[D];吉林大学;2008年
• 刘守生;遗传算法与小波神经网络中若干问题的研究[D];南京航空航天大学;2005年
• 黄同成;基于小波神经网络理论的VOCR与HOCR技术研究[D];上海大学;2008年
• 蔡振禹;基于粗集—小波神经网络的煤炭企业管理研究[D];天津大学;2007年
• 谭杰;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2008年
• 李进如;基于改进小波神经网络的故障识别方法研究[D];华北电力大学（北京）;2008年
• 王鹏;小波神经网络及其在环境系统建模中的应用[D];哈尔滨工业大学;2007年
• 杨崴崴;小波神经网络在汽轮发电机组故障预测中的应用[D];浙江大学;2008年
• 吴筝;基于小波神经网络的混合气体测试系统研究[D];华中科技大学;2007年
• 李逊;基于小波神经网络的系统边际电价预测[D];华中科技大学;2007年
• 黄晓莉;基于小波神经网络的人脸识别[D];四川理工学院;2007年
• 黄媛;改进的小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2009年
• 郑令;基于小波神经网络的机械故障诊断方法的研究[D];大连交通大学;2009年
• 孙丽娟;基于遗传算法的小波神经网络短时交通流预测[D];山东科技大学;2009年

【稿件标题】：[带电粒子以速度v沿cb论文]粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用
【作者单位】：华南理工大学电力学院;南方电网超高压输电公司;广州供电局有限公司;
【发表期刊期数】：《电工技术学报》2014年10期
【期刊简介】：《电工技术学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，电工技术学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN11-2188/TM，国际刊号：ISSN1000-6753。电工技术学报杂志社由中国科学技术协会主管、中国电工技术学会主办，本刊......更多电工技术学报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5030/)投稿信息
【版权所有人】：罗新；牛海清；来立永；沈杨杨；吴倩；

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