焦京海,张海彬.基于纹理特征及ICP优化ML的25 kV车载电缆损伤评估方法[J].电工技术,2023(13):142-144
基于纹理特征及ICP优化ML的25 kV车载电缆损伤评估方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.13.038
中文关键词:  车载电缆  损伤  评估  纹理特征  机器学习
英文关键词:
基金项目:
作者单位
焦京海 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 
张海彬 西南交通大学电气工程学院 
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中文摘要:
      25 kV车载电缆是将电能传输到机车的核心设备，在车载供电系统系统中起着关键作用，但在生产、运输、安装、运行等过程中难免产生绝缘损伤，而准确评估损伤程度对检修及维护具有重要意义。为此提出了一种基于GLCM纹理特征提取及ICP ML算法车载电缆损伤评估方法，以局部放电试验为数据来源，对6种典型损伤状态的识别准确率可达968%。基于纹理特征及ICP ML策略的评估方法结构简洁，为车载电缆损伤评估提供了新的方法。
英文摘要:
      
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