用小波变换提取高压变压器局部放电脉冲的研究

研究用小波变换提取高压变压器局部放电脉冲。针对载波通讯等缓变干扰，提出了三种基于小波变换的放电脉冲提取方法：二次小波变换法，小波反变换法和小波包变换法，并用仿真实验验证了三种提取方法的有效性，还给出了衡量提取方法有效性的几个概念。     

用于提取局放脉冲的波形匹配识别方法初探

针对现场采集的局部放电信号中经常混杂白噪声和窄带周期干扰现象,本文首次提出使用Laplace小波按照波形匹配的原则来提取局部放电脉冲信号的方法.利用该小波波形与局部放电脉冲波形相吻合程度较好的特点,根据波形匹配的原则对含噪信号在一个由该小波构成的小波基函数空间中进行模式识别,进而去除噪声,提取局部放电脉冲信号.该方法不仅能够用于去噪,而且可以确定脉冲的放电主频率、衰减度、放电时刻及放电个数,从而为故障识别和定位奠定良好的基础.仿真和实验结果显示该算法具有良好的去噪性,同时可以获得更多的局放脉冲信息.     

抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法

为了从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法。利用窄带干扰信号与局部放电信号品质因子的不同,在基于信号共振稀疏分解理论的基础上,实现窄带干扰和放电脉冲的有效分离。该方法能在有效抑制窄带干扰的同时,削弱随机干扰。仿真和实测信号的处理结果验证了该方法的可行性和有效性。     

变压器局部放电检测中的小波包去噪算法

分析了变压器局部放电在线检测中局部放电及干扰信号特征 ,根据小波包变换良好的时频局部化特性 ,引入信号子空间范数描述局部放电信号在时频空间中的分布 ,提出了局部放电信号在线检测的小波包变换新算法。理论分析与实验结果表明 ,该算法能有效抑制周期性载波干扰和白噪声 ,提取局放信号特征     

提取局部放电脉冲特征的新算法

针对局部放电测量中存在的缓变窄带干扰,采用Ｍａｌａｔ塔式小波分解算法对局部放电信号和噪声信号的小波分解特性进行详细研究,并提出了一种基于ａｄｈｏｃ算法思想的算法,来提取局部放电脉冲的位置与幅值特征。实验证明,该算法能有效地提取局部放电信号的特征,可用于绝缘局部放电在线监测。     

基于小波变换和数学形态学的局部放电信号降噪算法的研究

进行局部放电(Partial Discharge,PD)在线监测时,为解决传统降噪算法难以提取湮没在强白噪声干扰中的多态性局部放电脉冲的问题,提出一种小波变换(WT)与数学形态学(MM)相融合的方法.该算法在传统小波硬阈值降噪方法的基础上加入形态滤波环节,对小波分解系数进行滤波处理.仿真分析以强白噪声干扰下的多态性局部放电信号为研究对象,采用降噪后信号的信噪比和均方误差为降噪性能指标,分析比较该方法与其他传统降噪方法的降噪性能,对实测局部放电信号研究结果表明该方法与传统的小波阈值方法相比,能够更有效地抑制强噪声干扰并较为完整地提取局部放电脉冲信号,且对母小波选取的依赖性低、计算量小、便于实现.将该方法运用于局部放电实测信号的处理,取得了良好的降噪效果.     

局放脉冲信号的三种小波去噪方法的研究

介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣。针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果。为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据。     

局放脉冲信号的三种小波去噪方法的研究

介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣.针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果.为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据.     

尺度空间滤波在局部放电脉冲提取中的应用

在提出脉冲提取思想的基础上，利用局部放电信号所固有的奇异性特征，将小波变换的奇异性检测原理应用于提取局部放电脉冲。为了满足局部放电在线监测的在线准实时要求，提出了改进的尺度空间滤波算法，并将其应用于局部放电脉冲的提取。通过相邻尺度的小波系数直接相乘，可以突出奇异点的信号，并获得基于尺度的屏蔽滤波器，将阈值方法和尺度空间滤波相结合，最终得到基于时域的屏蔽滤波器，将时域滤波器和原信号相乘，就可以提取出局部放电脉冲。仿真试验和发电机实测信号的算例表明，相对于模极大值算法，该方法在提高运算速度的基础上，不但能准确检测出局部放电脉冲，而且能很好地保持局部放电脉冲的幅度和位置。     

局部放电的电脉冲信号检测研究

介绍了局部放电脉冲信号在线检测中采用的抑制干扰算法,理论和实践表明该算法能有效地抑制干扰和提取局部放电脉冲信号。     

GIS电缆终端局放检测中电晕干扰特性的研究

架空线电晕对于变电站内的GIS(Gas Insulated Switchgear,气体绝缘组合电气设备)电缆终端局部放电检测干扰严重,为排除高频电流传感器耦合到的其他干扰信号,本文首先提出聚类分析法,以信号峰值、上升时间、下降时间、最大频率作为数据矩阵的变量,结果表明聚类分析法能够有效将高频电流信号进行分类,便于提取架空线电晕放电信号。其次,重点研究了电晕干扰信号的上升时间、极性特征、频谱特征和相间干扰,结果表明,电晕干扰表现为密集的脉冲形式,电晕脉冲的上升时间为25~175ns,下降时间为85~230ns,具有相对集中和对称分布的特点,电晕脉冲具有明显的极性特征,正负脉冲的上升下降时间变化趋势不同,同时正脉冲宽度略低于负脉冲宽度。电晕脉冲的频率为1.25~2.5MHz,电晕脉冲具有相间干扰的特性,被干扰相的幅值降低、频率增大、上升时间降低。     

高压电缆局部放电小波包 峰度法在线检测与定位

在利用双端行波法进行高压电缆局放在线检测与定位时,针对脉冲初至时刻拾取精度不高影响定位精度的问题,引入地震信号检测领域中的时变峰度法。首先利用时窗能量比检测局放事件,然后在确定的局放时窗内,通过计算时变峰度变化率并求其最大值点,初步实现脉冲初至时刻拾取。为了克服现场强噪声干扰对拾取精度的影响,利用小波包分离出局放脉冲所在的主要频带,并在此频带内求取时变峰度极大值,实现了局放脉冲初至时刻的高精度拾取。最后运用到达时间分析法实现局部放电源的在线精确定位。实验结果表明,该方法抗噪声干扰能力强,定位精度高,在-14 d B的噪声环境下定位误差小于2 m,能够满足高压电网对局放故障在线定位的精度要求,有效提高供电可靠性。     

连续方波脉冲下的局部放电测量分析系统

本文对连续脉冲电压下局部放电的测量分析系统进行研究.分析了不同铁芯材料传感器的响应特性,并用小波包对高低频干扰信号的提取方法进行了研究.在此基础上,通过对脉冲电压下局部放电分析,进一步研究各种统计参量的统计方法和特征,并对样本老化时间和统计参量的关系也进行了验证.通过这些研究,表明该系统对脉冲电压下局部放电的提取和统计是有效的.上述工作的开展,为更深入地研究脉冲电压下绝缘老化机理打下了坚实的基础.     

基于小波集合的局部放电信息提取算法

对于已知波形特征的局部放电信号,选取最优母小波进行多分辨分析,经阂值处理后可以从强干扰中成功地检取出局部放电信息。但对于机理复杂、类型繁多的局部放电而言,单一的最优小波分析显然是较为局限的。文中提出了基于小波集合的局部放电信息提取算法,利用各小波在时、频域的不同特性,在较强的窄带和白噪声干扰条件下,能够更完整地提取多种形态的局部放电波形信息,在仿真计算和实测数据的处理中部取得了良好的效果。     

Bd小波的滤波参数与小波变换快速算法

Ｂｄ小波是以基数Ｂ样条为平滑九的导数小波,它们在许多方面都地现有的高斯序列导上波与Ｍａｌｌａｔ导数小波,可广泛应用于信号分析,模式识,故障诊断,数据压缩,信噪分离等场合。文中详细分析了如何快速计算Ｂｄ小波的滤波参数与采用Ｂｄ小波的小波变换,如何从时域特性与频域特性两方面选择所需的Ｂｄ小波。     

Application of wavelet analysis to the determination of partial discharge location in multiple-α transformer windings

The inner insulation system is a critical component of a power transformer. Its degradation may cause the device to fail while in service. If deterioration of the insulation system caused by Partial Discharge (PD) activity can be detected at an early stage, preventive maintenance measures can be taken. Due to the complex structure of power transformers, accurate locating of PD is not an easy task and is one of the main challenges in front of power utilities. Locating PD is more difficult in transformers with multiple-α windings. This problem comes to be vital in open access systems. A method for locating partial discharge within multiple-α windings is proposed, which is based on structural data of a transformer. A 66 kV/25 MVA transformer with fully interleaved winding and connected tap winding is used as test object. Wavelet transform is employed to process the partial discharge signals. Wavelet transform analysis method is a powerful tool for processing transients and non-stationary or time varying signals. Since the wavelet transform provides multi-scale analysis and time–frequency domain localization, it is particularly suitable to process the partial discharge signals. In order to improve the accuracy of the partial discharge location, a new technique for extracting Partial Discharge signals is introduced. Applying wavelet transform to a signal produces a wavelet detail coefficient distribution throughout the time-scale, which depends on the mother wavelet chosen. This technique is based on the capability of the chosen mother wavelet for generating coefficients with maximum values. The wavelet based de-noising method proposed in this paper can be successfully employed to extract PD pulse from the measured signal. It can provide enhanced information and further infer the original site of the PD pulse through capacitive ratio method. The method is described in details and the applications to determine the partial discharge location in multiple-α windings are explored.     

基于小波变换的脉搏信号特征提取

提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析,选择了具有多分辨分析特性的小波变换,分别对每例信号进行5层分解,提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系,将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据,改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下,通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。     

基于短时傅里叶变换的电压暂降扰动检测

用短时傅里叶变换作为时频信号分析工具，研究在电压暂降扰动下暂降电压幅值检测、扰动时间定位和扰动源识别问题。提出利用暂降后电压信号的基频幅值曲线检测暂降电压幅值，利用暂降发生和结束时产生的高频信号对电压暂降扰动时间定位的方法，并提出根据基频幅值和扰动点个数来识别电压暂降扰动源的方法，该方法可以有效区分由短路故障引起的电压暂降和由感应电机启动引起的电压暂降。仿真试验结果表明该方法对电压暂降扰动检测精度高，同时比以往基于小波变换的方法在抵御谐波和噪声干扰方面更具有优越性。     

开关柜局部放电超高频检测中周期性窄带干扰的抑制研究与应用

基于小波变换用于抑制开关柜局部放电在线检测中用期性窄带干扰的目的,提出了K-均值阈值算法来改进经典阈值法对窄带干扰频率的自适应性,现场实验结果表明,K-均值阈值算法能改善局部放电信号的提取效果,准确率高,波形失真小,对混频周期性窄带干扰具有较强抑制能力.     

小波变换去噪在绝缘子污秽放电声发射监测中的应用

研究了绝缘子污秽放电声发射监测中用小波变换进行信号提纯与消噪的实现问题。在大量绝缘子污秽放电声发射试验基础上,分析总结了污秽放电声发射信号的共有特点。并提出一种基于声发射信号小波变换的小波基选取方法。采用选取的最优小波函数rbio3.9对声发射信号进行频谱分析,提取了声信号的特征频带,并对重构后的信号进行二重小波分解消噪。两组声发射信号的小波变换消噪结果表明,小波变换提高了信号信噪分离结果的可靠性,有效地降低了噪声对污秽放电声发射信号的影响。