摘要：对直流交联聚乙烯（XLPE）电缆局放信号进行特征提取是故障诊断前的关键步骤。当特征提取在小波域进行时,存在提取的特征参数有限、识别准确率低的问题。因而提出了一种基于非下采样下轮廓波变换（NSCT）和免疫算法（IA）优化仿射传播（AP）聚类的直流XLPE电缆局放信号图特征提取方法。首先采用NSCT提取信号子带系数,并通过IA-AP聚类将全部系数进行分类,计算对应的信号熵和马氏距离等特征参数,最后通过不同的分解层数、聚类个数、训练样本对缺陷类型进行对比分析。实验结果表明：该方法能够应用于直流XLPE电缆局放信号的特征提取研究,相同分类器下,其识别率比小波变换法提高14%以上。该结论为直流XLPE电缆局放信号特征提取提供了新思路,有利于后续绝缘缺陷识别研究。

关键词：直流电缆 局放信号图 特征提取 nsct 

单位：上海交通大学电气工程系; 上海200240; 国网北京市电力公司电力科学研究院; 北京100075