基于KNN算法的光声特征联合的微粒识别方法及系统

本发明涉及电力设备局部放电检测技术领域，本发明公开了基于KNN算法的光声特征联合的微粒识别方法及系统，通过实验获得了交流电压下不同形状微粒引起的光、声信号，并基于微粒运动和放电理论对微粒运动放电进行了数学建模；然后，掌握了微粒引发光学和超声信号的时序分布特征，构建了基于KNN模型的微粒类型识别算法，实现了微粒形状识别以及混合微粒成分识别。综上所述，本方法结合光学检测法和超声法形成光声联合检测，挖掘联合特征信息并建立微粒放电联合检测方法，对于微粒放电光测法以及多参量联合检测的应用具有重要意义，并且对于维护电力设备乃至电力系统安全稳定运行具有突出的价值。