基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维

马建桥; 杨广泽; 曹盘盘; 包艳艳; 冯婷娜

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基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维

电气装备及其智能运维 | 更新时间：2026-09-17

- 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维
- 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维
- 高电压技术 2023年49卷第3期页码：1194-1204
- 作者机构：
  
  1. 兰州交通大学自动化与电气工程学院
  2. 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
  3. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
  4. 国网新疆电力有限公司哈密供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  兰州交通大学天佑创新团队（TY202010）;国网甘肃省电力公司电力科学研究院科技项目（52272219000Q）～～
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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马建桥, 杨广泽, 曹盘盘, 等. 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维[J]. 高电压技术, 2023,49(3):1194-1204.

马建桥, 杨广泽, 曹盘盘, et al. 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维[J]. 2023, 49(3): 1194-1204.
马建桥, 杨广泽, 曹盘盘, 等. 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维[J]. 高电压技术, 2023,49(3):1194-1204. DOI：

马建桥, 杨广泽, 曹盘盘, et al. 基于相关性和类间差异度的放电声信号特征量选择与降维[J]. 2023, 49(3): 1194-1204. DOI：

摘要

为准确高效地诊断电气设备放电故障类型，实现多维特征的有效降维，提出了基于相关性和类间差异度的特征量选择与降维方法。首先，搭建模拟放电可听声信号采集平台，利用交叉小波变换分析信号的相关主成分，获得信号特征频带及其对应的离散小波重构时域分量，提取不同类型放电声信号的多维时域特征；然后，利用Pearson相关系数矩阵分析特征量之间的相关性，结合各特征类间差异度和类内离散度，优选出特征量进行识别效果检验；接着，以参数优化的支持向量机识别准确率为维度选择判据，依据准确率变化规律确定最终维度和特征；最后将该文方法与传统降维算法进行对比，并探究不同干扰模式对该文方法的影响。结果表明：所提方法相对传统降维算法保留了原始特征属性，最终所选特征的识别准确率超过96%，为特征降维提供了有效判据。

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