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作者：王德民;张羽旗;黄佳其;薛敏涓;丁峰;莫文科;
单位：海装驻上海地区第一军事代表室;中国舰船研究设计中心;上海船舶设备研究所;电磁能技术全国重点实验室;
摘要：[目的]为提升开关柜状态评估的可靠性与准确性，解决传统检测方法存在的特征维度单一、故障表征不充分等问题，[方法]提出一种基于多源时域数据（红外温度和紫外放电脉冲）、通过时空对齐与深度特征关联挖掘进行信息互补性协同分析的开关柜健康状态智能评估方法。构建基于红外传感和紫外传感的多物理量联合检测系统，同步获取开关柜内绝缘介质温度分布与局部放电脉冲序列。采用改进型小波阈值去噪算法与自适应滑动窗口中值滤波算法，在保留原始信号时域特性的同时提升信噪比。针对局部放电脉冲波形特征提取易失真问题，提出基于双阈值判据的脉冲峰谷值精确定位算法，提取包含脉冲幅值、脉宽变异系数及放电频次的时域特征矩阵。在此基础上，基于Takagi-Sugeno模糊推理架构，通过混合学习算法自动优化隶属度函数的自适应神经模糊推理系统（ANFIS），建立多源异构数据特征空间映射模型，实现温度特征与放电脉冲特征的时空关联分析。[结果]结果表明：所提方法在典型故障样本集上的预警准确率达92%，验证了特征融合机制的有效性。[结论]研究成果可为电网设备智能状态监测提供一定参考。
关键词：开关柜;;多物理量联合检测;;时域特性;;模糊推理;;特征融合
