基于Hankel矩阵的复小波–奇异值分解法提取局部放电特征信息

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在产生局部放电(partial discharge,PD)时,会向外辐射特高频(ultra-high frequency,UHF)电磁信号,有效提取UHF PD信号的特征信息可实现GIS的在线监测与故障诊断。针对UHF PD信号经过复小波变换后,层间奇异信息分布和层内奇异信息复杂度的差异性,采用二元树复小波变换(combined dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的信号处理方法,提取了UHF PD信号的特征信息。采用Birge-Massart阈值策略对DT-CWT分解后的复小波系数模值序列进行压缩,并构造复合矩阵,分析复合矩阵的奇异熵和复小波分解层数的关系,提出一种求解复小波最优分解层数的算法;利用最优分解层数下的压缩后的各高频系数模值序列构造Hankel矩阵,提取各Hankel矩阵的最大奇异值和奇异熵作为PD辨识的特征参量。结果表明:该特征可以有效识别4种典型绝缘缺陷,且识别率都到达了92%及以上。     

基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究

针对连续小波变换在主导振荡模式辨识中存在效率低的不足,提出一种快速傅里叶小波变换(CWTFT)方法以提高小波变换效率;针对单通道小波辨识的结果受振荡模式可观性影响的缺陷,提出一种多通道CWTFT,实现多通道量测信息的时频域分解,进而获得对应的小波系数矩阵;在此基础上,借助小波尺度相对能量甄别出与主导振荡模式强相关的关键小波尺度,以其为基准重构小波系数矩阵;对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解,利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态。将所提方法应用到16机68节点测试系统和南方电网的广域实测数据中,结果验证了该方法的准确性和有效性。     

WPSEG法在GIS故障识别中的应用

为了对气体绝缘全封闭组合电器GIS(gas insulated switchgear)更好地进行故障诊断,本文结合小波包变换、奇异值分解SVD(singular value decomposition)、能量值法,提出了基于小波包奇异能量WPSEG(wavelet packet singular energy)值的GIS故障识别方法,该方法通过量化故障特征对不同故障进行识别。对故障信号进行小波包分解重构得到小波包系数矩阵;利用SVD分解求得矩阵的奇异特征值,最终求取奇异特征值的能量。对现有的GIS 4类超高频局部放电仿真信号进行分析表明,不同故障的WPSEG值不同,同一类故障,小波包分解层数不会影响WPSEG值,并且在相同噪声环境下,4类缺陷的WPSEG值是成比例增长的,不会影响故障的识别。通过与小波包奇异熵WPSEP(wavelet packet singular entropy)法在GIS故障识别中的应用,说明WPSEG值的优越性。     

基于2D-LPEWT的特征提取方法在 电缆局部放电分析中的应用

局部放电检测对识别电力电缆绝缘缺陷具有重要意义,其中提取有效的特征参量为其研究重点。该文提出一种基于二维Littlewood-Paley经验小波变换(2D-LPEWT)的特征提取方法,可实现电缆局部放电不同缺陷类型的准确识别。通过搭建电缆绝缘局部放电检测平台,利用2DLPEWT对四种典型缺陷模型下局部放电产生的?-Q-n图谱进行分解,对得到的经验小波系数子图提取了Tamura特征、矩特征和熵特征,并讨论了不同的特征提取方法对KNN、决策树、支持向量机(SVM)三种分类算法性能的影响。结果表明所提出的特征提取方法在不同的分类器下均可达到很高的识别精度,具有很好的实用性。     

基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术

针对低信噪比下局部放电信号易漏检与传统奇异值分解算法在进行局放脉冲提取时计算量大的问题,提出一种基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪方法。该方法能有效提取局放脉冲及去除白噪声,且相较于传统SVD脉冲提取计算所需时间更短,更具工程实用价值。首先,利用滑动短时数据窗截取原始局放信号片段,采用随机奇异值分解法计算最大奇异值,并与全局最优奇异值阈值进行比较,确定脉冲信号的起止点;然后,利用奇异值分解法结合局部最优奇异值阈值,去除提取信号的白噪声。通过对典型局放模拟脉冲进行实验,验证了该算法在脉冲提取时的执行效率优越性。在工频电压下对实验室模拟电缆缺陷进行局放测试,分别采用所提方法、离散小波变换及自适应双阈值方法进行对比性实验,结果表明,所提方法局放信号漏检率低,去噪效果好。     

基于变分模态分解和多尺度排列熵的配电网电缆终端局部放电信号特征提取研究

针对配电网电缆终端绝缘缺陷引起的局部放电问题,建立了一种基于高频CT的局部放电监测系统,并利用HFCT采集到的局部放电信号经调理后的数据进行局部放电特征提取和识别,提出了一种基于变分模态分解和多尺度排列熵结合的特征提取算法.利用变分模态分解算法对局部放电波形进行模态分解后,提取有效模态分量,并求取各模态分量对应的多尺度...     

基于混沌和SVD-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换相结合的数字水印算法。将二值水印图像用混沌的方法进行置乱并对原始图像进行N层小波分解,对小波系数LLn,LHn,HLn,HHn分别采用不同的方式嵌入水印信息。对LLn部分,根据系数的能量大小嵌入伪随机扩频序列;对LHn,HLn,HHn三个小波系数矩阵作奇异值分解,将置乱水印的奇异特征值嵌入到这三个小波矩阵的奇异特征值中。针对嵌入方案,设计了非盲检测和盲检测算法。实验仿真表明,该算法能够经受住噪声、中值滤波、JPEG压缩和剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

考虑波速特性的小波变换模极大值法的电力电缆局部放电定位研究

电力电缆局部放电的有效检测和精确定位对于保障城市配电网系统的安全可靠供电具有重要意义。首先,通过在实验室搭建10 k V振荡波检测系统对一条497 m长缺陷电缆进行局部放电检测试验,并分析了局部放电信号在电缆中的传播特性;其次,通过比较不同时域定位方法的定位精度,提出采用小波变换模极大值法与自相关方法的联合定位方法以减小定位误差。此外,为了降低波速不定性对局部放电定位精度的影响,对试品电缆的波速特性进行了测量,并提出利用局部放电信号小波变换各尺度中心频率对应的波速进行定位计算,由于各尺度下频率分量较为集中,降低了由于波速不定性带来的定位误差。试验结果表明,振荡波电压能够有效激发局部放电的产生,所提定位方法具有较高的定位精度,满足工程需要。     

局部放电在线监测中基于小波变换的阈值消噪算法研究

小波变换的正交多分辨率分析可将信号在不同尺度下进行分解。通过对各尺度上的分解系数进行合适的阈值处理，可有效地消除局部放电在线监测中的窄带干扰，提取脉种信号。通过对仿真信号和现场信号的处理，结果表明该方法行之有效。     

绝缘局部放电特征量提取与模式识别研究

针对高压设备出现的绝缘缺陷及局部放电特点,为提高电缆模拟缺陷的识别率,设计了三种典型的绝缘缺陷物理模型,并采用统计和经验模态分解与奇异值分解相结合两种不同的特征量提取方法进行缺陷类型辨识,最后采用支持向量机进行模式识别。实验结果表明两种特征量的识别效果均良好,且奇异值分解特征量相对统计特征量识别效率高、识别时间短,表现出了更为良好的识别特性。