一种基于多故障信息融合的开关柜局放故障识别方法

本发明公开了一种基于多故障信息融合的开关柜局放故障识别方法，包括：建立开关柜内不同局部放电故障模型，对不同模型产生的局放信号利用多种传感器进行数据采集；将采集到的多故障多信源的信号数据划分训练集与测试集；使用LMS‑小波变换法对信号数据进行降噪处理；对降噪后的数据构造时域特征参数，并利用滑动窗口法提取特征；利用核主成分析法(KPCA)对特征进行降维处理；基于上述信号特征对PNN模型进行训练，实现故障识别。该方法融合了多种传感器监测信息，同时引入LMS‑小波变换法与KPCA核主成分析法对复杂的多信源数据进行降噪与特征降维，极大缩短了故障识别的运行时间，提高了开关柜局放故障检测的效率。