一种基于小波散射网络结合样本熵的局部放电模式识别方法

本发明涉及局部放电模式识别技术领域，具体是一种基于小波散射网络结合样本熵的局部放电模式识别方法。该方法通过获取局部放电信号数据并进行预处理，利用小波散射变换构建三层小波散射网络以提取信号特征，得到多尺度的具有平移不变性和局部变形稳定性的系数特征，结合多尺度样本熵分析进行特征优化，最后采用支持向量机(SVM)进行分类识别。通过该方法，可以高效、准确地识别不同类型的局部放电信号，显著提升识别精度和模型的泛化能力，特别在小样本条件下，能有效避免传统方法中因数据不足导致的识别精度低和泛化能力差的问题。本发明具有较高的应用价值，可用于电力设备的故障检测和预警。