为提高电力设备运行的安全性和稳定性，提出一种基于声发射技术的电力设备绝缘子材料污闪监测的试验方法。其中采用K-L变换法提取材料污闪声发射信号特征量最大幅值和工频半周波包络线，并将其输入BP神经网络和D-S证据理论组合分类器中进行识别。结果表明：所提方法可有效识别电力设备绝缘子材料的污闪发展阶段，进而实现电力设备绝缘子材料的污闪监测，且具有较高的准确率为97.78%,相较于基于最小二乘支持向量机的方法，所提方法的识别准确率提高了6.67%,为电力设备的安全稳定运行提供了保障。
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