一种基于EWT-CNN算法的HFCT放电脉冲识别方法

本发明为一种基于EWT‑CNN算法的HFCT放电脉冲识别方法，涉及电气设备局放检测技术领域，所述方法包括如下步骤：S01、对局放脉冲信号进行傅里叶变换获取频率图；S02、基于所述频率图中得到的若干数量的极大值点，确定极大值点后按大到小依次排列；S03、根据预设分解数量获取对应数量的所述极大值点；S04、采用相邻两个所述极大极值点取包络最小值的方式获得频谱分割点；S05、根据EWT算法对信号进行分解，得到分量。该发明能够有效提取出放电脉冲中存在的重要信息，而且在后续的特征提取中依赖CNN强大的特征提取及自我学习功能有效避免了人为提取特征的不准确性，提升了放电脉冲信号的识别准确率。