本发明涉及一种基于CEEMD?MFE与t?SNE的局部放电模式识别方法。针对局部放电信号非线性、非平稳的特点，采用互补集合经验模态分解(CEEMD)对局部放电信号进行分解，根据相关系数原则对各模态分量进行筛选，选取最优模态分量，利用多尺度模糊熵(MFE)对筛选出的模态分量进行特征提取，并利用t?分布随机邻域嵌入算法(t?SNE)对特征向量进行维数约简，剔除冗余不相关特征，最后将提取出的局部放电特征数据集输入到自编码网络当中进行分类识别。本发明为局部放电提供一种模式识别的优化方法，该方法不仅计算简单、抗噪性好，识别率高，还具有在非线性提取高维特征进行降维方面有显著优势。
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