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基于HHT和概率神经网络的变压器局部放电故障识别
标题：基于HHT和概率神经网络的变压器局部放电故障识别
摘要：
变压器是电力系统中不可或缺的设备，但长期运行和负荷变化可能导致其故障，局部放电是其中常见的故障类型之一。本论文提出了一种基于经验模态分解（HHT）和概率神经网络的方法，用于变压器局部放电故障的准确识别。通过对变压器绕组内部信号进行HHT分解，得到各个固有模态函数（IMF），并通过概率神经网络进行训练和分类，实现局部放电故障的自动识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，是一种有效的变压器故障诊断方法。
1.引言
变压器是电力系统中重要的能量转换设备，长期运行和负荷变化对其可靠性和性能提出了挑战。局部放电作为其中常见的故障类型之一，会对变压器内部产生局部击穿和破坏，严重影响系统运行。因此，发展一种准确、快速的局部放电故障识别方法对于及时采取有效的维修措施具有重要意义。
2.变压器局部放电故障特征提取与HHT
局部放电故障具有明显的非线性和非平稳特征，传统的信号处理方法难以准确提取有用信息。经验模态分解（HHT）是一种时间-频域分析方法，能够将非线性和非平稳信号分解为多个固有模态函数（IMF），每个IMF都代表了信号的一个特定频率成分。通过对变压器内部信号进行HHT分解，可以有效提取局部放电故障频谱特征。
3.概率神经网络概述
概率神经网络是一种强大的模式识别工具，具有较强的学习和分类能力。它是人工神经网络和概率图模型结合的产物，通过隐变量表示不确定性信息，可以更好地处理复杂问题。在本文中，我们使用概率神经网络对HHT提取得到的IMF进行训练和分类，实现局部放电故障的自动识别。
4.实验设计与结果分析
本实验选取了多个变压器绕组来收集真实样本数据，包括正常和局部放电故障状态。首先，对采集到的信号进行HHT分解，得到各个IMF。然后，利用该数据集对概率神经网络进行训练，调整网络参数，最终实现故障状态的分类识别。实验结果表明，本方法在局部放电故障识别上具有较高的准确性和可靠性。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于HHT和概率神经网络的变压器局部放电故障识别方法。实验结果表明，该方法在准确性和可靠性上具有明显优势，能够有效地识别变压器的局部放电故障。然而，仍然存在一些局限性，例如模型的泛化能力和实时性。未来的研究可以进一步优化模型算法，提高识别准确性和实时性，并在更多真实场景下进行验证。
关键词：变压器，局部放电，HHT，概率神经网络，故障识别