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针对现有局部放电（ PD）信号特征提取方法存在的不足，提出一种基于变分模态分解（VMD）和Hilbert变换（Hilbert-VMD）的特征提取方法，并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先，根据PD信号功率谱，采用双阈值筛选法确定VMD算法中的分解模态数；其次，采用VMD算法对PD信号进行分解，得到数个有限带宽的固有模态分量（BLIMFs）；然后，对各模态分量进行Hilbert变换并线性叠加后得到PD信号的Hilbert时频谱，并计算各模态分量的边际谱；最后，根据各模态分量的边际谱提取PD信号频域内的特征量，并用支持向量机（SVM）对所提取的特征量进行分类。实验结果表明，对试验环境下和现场实测两种环境下的PD信号，采用该文方法提取得到的特征量均具有较高的正确识别率，充分说明该特征提取方法可以有效提取PD信号特征。对于噪声较大的实测信号，采用该方法得到的正确识别率并未明显降低，说明该方法具有较好的噪声鲁棒性。此外，该文所提Hilbert-VMD方法也为PD信号提供了一种新的时频分析方法。
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