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识别电力电容器的局部放电模式，可分析材料、结构、工艺对放电特性的影响，对提高电容器质量和电力系统的运行可靠性具有重要意义。对大电容量试品常检测放电的超声信号，研究放电声信号的频谱；研究以声信号为基础的三维谱图，提取灰度图形矩特征，进而用神经网络识别放电模式；不仅具有重大经济效益，而且具有重大的故障诊断理论学术意义。. 2100433B
