基于神经网络和证据理论的局部放电多特征融合识别

针对超高频法信号的特征提取问题,提出了一种利用BP神经网络和DS证据理论融合决策的变压器绝缘缺陷识别方法,先将输入信号按不同的信号分析理论,计算生成四组特征子集;利用BP神经网络分别在四组特征子集上建立特征空间到故障空间的映射关系;再以DS证据理论对各神经网络系统的决策信息进行融合,获得变压器故障的决策结论。通过实验室模拟四种典型绝缘缺陷下的局部放电信号,证明了该系统在识别率和泛化能力方面的优势。