Um Novo Método para Identificação de Falhas de Ferroressonância Baseado no Campo de Transição de Markov e Agrupamento Gaussiano de Três Ramos

Os métodos existentes de identificação de falhas por ferroressonância frequentemente apresentam altas taxas de classificação incorreta, forte dependência de limiar e resistência insuficiente ao ruído. Para preencher essa lacuna, propomos um novo método de reconhecimento de falhas de ferroressonância baseado no campo de transição de Markov (MTF) e agrupamento gaussiano de três ramos (TBGC). Primeiro, um algoritmo geométrico simplético é empregado para desruído do sinal de característica de ressonância, extrair modos dominantes efetivos e remodelar a série. Em seguida, a série remodelada é convertida em uma imagem de matriz Pixel utilizando o MTF. Posteriormente, a matriz de coocorrência em nível de cinza (GLCM) é utilizada para extrair as características de textura bidimensional das imagens MTF correspondentes a diferentes tipos de ressonância e construir modelos TBGC correspondentes. Finalmente, a sequência de sobretensão a ser reconhecida é inserida no modelo TBGC após a extração de características, e a discriminação precisa dos tipos de ferroressonância é realizada com base na similaridade do cosseno. A análise dos dados de gravação de falhas indica que este método alcança 100% de precisão na discriminação em oito casos de teste, superando o método comparativo (precisão máxima de 62,5%) em 37,5%, validando assim sua eficácia e exatidão na identificação de ferroressonância.