一种高频谐振型开关噪声的抑制方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119231919B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411744949.2

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明涉及一种高频谐振型开关噪声的抑制方法、设备及介质,其中方法包括以下步骤:利用高频电流传感器采集电力电子装备的高频开关噪声信号片段;提取高频开关噪声片段模态特征;基于高频开关噪声片段模态特征初始化粒子群优化算法初值,所述粒子群优化算法优化的参数为抑制线圈参数,包括线圈自感、谐振电容和阻尼电阻;利用粒子群优化算法对抑制线圈参数进行寻优,确定抑制线圈设计参数;将抑制线圈非接触的套穿在电源与电力电子装备的连接火线和零线上,利用抑制线圈对高频谐振型开关噪声进行抑制。与现有技术相比,本发明具有安全有效、结构简单、抑制高效等优点。

    变压器局部放电识别方法
    10.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109063780B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201810907591.9

    申请日:2018-08-10

    Abstract: 本发明公开了基于粒子群优化核近邻传播算法的变压器局部放电识别方法,包括:搭建变压器油纸绝缘局部放电试验模型;灰度图像矩特征,分型特征和纹理特征参数的提取;主成分分析法的特征参数降维;基于核函数和共享近邻的相似度的计算公式;基于粒子群优化核近邻传播算法的分类器的方法步骤。本发明改善传统近邻传播算法只适合处理紧致的超球形结构的数据聚类问题的缺点,当数据集分布松散或结构复杂时仍具有一定的有效性。实验结果表明,应用于局部放电四种放电类型的识别时,基于粒子群优化核近邻传播算法相较于传统近邻传播算法明显提高了识别率,与BP神经网络相比提高了部分模型数据的识别率。

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