识别局部放电的新特征量——分维数的研究

用分形理论提取了局部放电信号的分维数 ,将其作为特征量进行局部放电信号的识别。研究表明 ,分形维数作为识别局部放电的特征量具有广阔的应用前景     

基于灰度图像分形特征的局部放电模式识别

提出了用灰度图像分维数作为局部放电识别特征量的识别方法,并采用Elman神经网络对变压器局部放电模式进行了识别。     

变压器局部放电超高频信号多尺度网格维数的提取与识别

提出了一种基于小波包多尺度分析和网格维数的变压器局部放电超高频信号模式识别的新方法,采用小波包多尺度变换提取局部放电超高频信号在多尺度上的小波系数,通过改进差盒计数法计算多尺度小波系数的网格维数,并将多尺度网格维数作为特征量用于局部放电超高频信号的识别。采用了4种典型放电模型产生局部放电,并采用3阶Hilbert分形天线检测局部放电超高频信号,提取的信号特征量输入径向基函数神经网络进行分类识别,识别正确率最低为70%。     

局部放电灰度图象分维数的研究

局部放电模式识别被普遍认为是一种预测高电压设备绝缘状况的有效手段，本文提出一种适用于局部放电模式识别的局部放电分形特征提取方法。该方法在估计分维数的改进差盒计维数（MDBC）算法的基础上，提取局部放电灰度图象分维数和二阶广义分维数以及局部放电高值灰度图象分数，共同构成局放电模式识别特征，针对高电压设备内部局部放电和外部放电干扰，设计了五种放电模型，通过放电模型实验获得的大量放电样本数据，构造出相应的局部放电特征提取图象，计算出分形特征参数，输入人工神经网络进行识别的结果表明，采用该方法具有良好的识别效果。     

小波与分形理论的互补性及其在局部放电模式识别中的应用研究

研究应用于电气设备局部放电模式识别及故障诊断的放电特征量提取方法,是电气设备状态维护技术研究中的难题之一。该文从尺度变换的角度,研究了小波与分形理论的互补性;并从局部放电信号小波分解后的能量谱图提取放电特征,用于局部放电模式识别。研究结果表明：选用适当的小波函数和尺度函数,将局部放电信号的逼近信号能量谱和精细的结构能量谱的分形维数作为局部放电模式特征,能够有效地应用于局部放电模式识别中。该项研究结果具有较高的理论和应用价值。     

气体绝缘系统中典型缺陷的超宽频带放电信号的分形分析

要提高气体绝缘系统(GIS)放电在线监测与诊断的准确性，需要研究其典型缺陷的超宽频带放电特征。但GIS中放电频率高、频带宽，基于IEC60270标准的常规低频局部放电统计分析方法难以对放电特征进行分析。文中提出应用基于小波提取技术的放电信号的分形分析方法，对GIS中典型缺陷放电的各频段信号进行分维数计算，用分维数来量化分析GIS中超宽频带局部放电的频谱特性，发现了GIS中不同金属性表面缺陷的超宽频带放电分形特征的明显差异，对进一步将超宽频带放电检测技术用于GIS局部放电在线监测具有重要意义。     

基于优化形态特征的变压器局部放电模式识别

针对变压器的4种典型局部放电模型的脉冲波形,应用多尺度数学形态学开运算提取局部放电脉冲波形的形态谱,通过形态谱的提取可看出每种放电类型具有不同的形态特征。同时,为了去掉冗余的特征量,优化形态特征,对每种放电类型的不同形态特征进行相关性分析。实验结果表明,应用优化后的特征量进行识别能够得到良好的识别效果,并且能够降低识别系统的复杂度。     

加速老化下油纸绝缘气隙缺陷模型放电的特征演化与参量表征研究

气隙放电是变压器内最为常见的放电形式,通过检测其放电发展程度来表征油纸老化程度有助于对变压器放电危险性进行定量评估。为研究不同老化状态下的油纸绝缘内部气隙放电的发展特性,提出表征老化程度和放电危险度的特征量,通过加速热老化制备4种不同老化程度的油纸绝缘试品,搭建油纸绝缘局部放电试验平台,在阶升电压下获得局部放电发展过程中的放电谱图。研究发现,随着老化程度的加深,局部放电起始电压和击穿电压总体呈下降趋势,且放电量的威布尔尺度参数α值和平均放电功率P变化较为显著;连续放电时间差Δt对放电发展阶段和绝缘老化程度反应灵敏,可用于放电危险度评估指标。     

基于多尺度纹理特征的EPR电缆终端故障诊断方法

高速铁路列车中乙丙橡胶(EPR)电缆终端常因制作过程中操作不当而导致出现多种缺陷,造成终端局部放电甚至击穿的现象,对检测到的局部放电信号进行准确分类仍然是亟待解决的难题。分别制作了含尖端、环切划伤、金属微粒、气隙4种典型缺陷的终端试样,通过试验记录了各类试样的放电谱图信息。基于试验得到的局部放电谱图库,提出通过图像金字塔理论,构建多尺度局部放电谱图空间,并从中提取1阶纹理统计量、2阶纹理统计量及高阶纹理统计量作为缺陷类型识别的特征参量。同时,结合随机森林算法,基于gini指数完成了特征空间寻优工作,实现了对缺陷类型的正确分类。结果表明：通过随机森林算法,多尺度纹理特征的模型误差率和分类准确率明显优于单尺度纹理特征,能较好地对终端典型缺陷进行分类;同时,由于气隙缺陷和划伤缺陷的放电机理存在相似性,二者缺陷处的局部放电特征同样存在相似现象,因此气隙缺陷和划伤缺陷的分类较易出现误差,导致其识别率偏低,还需针对其图像特征参数和识别算法继续开展研究。     

电缆接头尖刺缺陷局部放电发展过程的研究

硅橡胶绝缘预制型电缆接头由于外半导电层存在尖端突起而引发绝缘故障的现象时有发生,探寻此类绝缘缺陷局部放电发展变化的规律,可为在线评估缺陷严重程度提供依据.在35kV电缆预制型接头上设置尖刺缺陷,使用逐级升压法激发出缺陷的局部放电信号并加速缺陷劣化,在劣化程度加剧后保持外施电压恒定直至绝缘失效.记录并分析了缺陷开始劣化直至绝缘失效全过程的局部放电信号,生成了单位时间内局部放电能量随试验时间的变化曲线.基于局部放电能量的发展变化规律,将局部放电发展全过程划分为5个阶段,得到了各阶段局部放电相位特征谱图,在此基础上提取了3个局部放电特征量.研究结果表明,在尖刺缺陷局部放电的发展过程中,相位特征谱图的形貌特征发生变化,3个特征量呈现单一增大的趋势,且在局部放电后期陡然增大,通过对局部放电相位分布特征及特征量变化趋势的综合分析,可以更加准确的评估尖刺缺陷的严重程度.     

交联聚乙烯电缆局部放电灰度图像的模式识别

局部放电模式识别是判断电气设备绝缘状况的重要方法之一。分形理论在局部放电特征的提取上是一种行之有效的方法,通过构造交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电信号的灰度图像,采用逐段搜索确定无标度区域,并采用盒维数与信息维数为特征量作为人工神经网络的输入,对局部放电缺陷进行模式识别。研究表明分形特征在局部放电模式识别上具有良好的效果。     

基于振动信号分形维数的变压器松动诊断方法

基于变压器松动前后振动信号非线性特性的改变,提出采用振动信号时域波形的分形维数作为铁心、绕组松动诊断特征量。文中探讨了分形维数应用于变压器振动信号分析的可行性,根据分形理论,针对变压器振动模拟信号与实测信号分别进行了分形盒维数计算。结果表明,正常状态下不同变压器绕组振动信号分形盒维数集中于1.19,不同变压器铁心振动信号分形盒维数不同,但对于同一台变压器,其铁心振动信号分形盒维数具有稳定值。变压器松动故障后,铁心和绕组振动信号的分形维数均明显增大,分形维数能准确反映变压器正常与松动状态。     

以盒维数和信息维数为识别特征量的GIS局部放电模式识别方法

研制了5种典型的GIS人工模拟缺陷模型及其局部放电检测系统，通过实验获取了大量局部放电样本数据，构造出GIS局部放电灰度图象；提出有效估计图象盒维数的最少盒计数法；提取了GIS局部放电灰度图象的分形特征——盒维数和信息维数：利用以局部放电灰度图象的盒维数和信息维数作为识别特征量，径向基函数人工神经网络为识别分类器的GIS局部放电模式识别方法，取得了良好的识别效果。     

一种新型的局部放电信号处理方法

提出了用小波分析和分形相结合求局部放电信号分维的方法。不同的局部放电信号 ,分维不同 ,故分维能用来识别局部放电信号 ,以便对局部放电信号进行相关处理 ,实验表明该方法能精确地识别声电信号 ,找出声电信号的对应关系 ,提高故障定位的精度     

基于时频分析与分形理论的GIS局部放电模式识别特征提取方法

识别局部放电(PD)的缺陷类型是评估电气设备绝缘状况的一项重要指标,通过特高频传感器(UHF)可获取局部放电信号。然而,传统的基于统计参数的信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的缺点,该文提出了一种基于时频分析和分形理论的气体绝缘组合电气(GIS)局部放电模式识别特征提取方法。首先利用小波变换对局部放电信号获取能量的时频分布图;然后运用差分盒计数法(DBC)对能量分布图进行分形维数的特征提取,并采用线性判别分析(LDA)对特征向量进行降维处理;最后利用支持向量机(SVM)对局部放电缺陷类型进行分类。为验证所提出算法的有效性,在实验室252 kV GIS局部放电仿真实验平台的模型气室内设置了尖端放电、自由微粒放电、沿面放电和悬浮电极放电4种典型缺陷类型,由特高频传感器采集各类缺陷的局部放电信号,后由该文算法进行分类。实验结果表明,采用该文所提特征提取方法对4种典型缺陷类型的识别准确率超过96%,显著优于传统的基于统计参数的信号特征提取方法。     

变压器局部放电在线监测超高频Hilbert分形天线研究

论述了Hilbert分形天线基本原理,并根据分形天线电磁场理论,提出了应用于变压器局部放电超高频在线监测的Hilbert分形天线优化设计方法。通过仿真计算,研究了几何参数对Hilbert分形天线性能的影响,设计出用于变压器局部放电监测的3阶Hilbert分形天线。通过气隙放电、沿面放电、电晕放电3种典型变压器绝缘缺陷局部放电实验,采用分形天线和脉冲电流传感器对这3种局部放电进行了测量,并分析了分形天线的局部放电测量信号功率谱。实验结果证明该天线能够有效应用于变压器局部放电超高频在线监测。     

XPLE电树枝生长过程中局部放电SHF信号特性研究

交联聚乙烯(XLPE)电缆中电树枝的生长伴随局部放电(PD)的产生,二者间存在一定关联。XLPE材料绝缘强度较高,其中发生的PD在超高频(SHF,3～30 GHz)频段的信号幅值相对较高。文中采用基于针-板电极结构和XLPE绝缘材料的试样,在不同温度和电压下对电树枝生长过程中的形态和PD的SHF信号进行同步检测,分析了电压与温度条件对二者的影响,并研究了二者间的特征关系。研究表明XLPE中电树枝的长与宽和温度与电压呈正相关,电压较低时对分形维数较低,较高时分形维数无明显变化。SHF信号幅值也与温度和电压呈正相关关系,电压较高时,信号幅值呈现先增大再减小至平缓趋势,频率在电压较低时信号有一定程度下降。电树枝生长情况和SHF信号的幅值呈正相关关系,且当电树枝生长速度较快时,SHF信号的频率也会升高。     

基于分形理论的XLPE电缆局部放电在线检测

采用高频宽带电磁耦合法检测了XLPE绝缘电力电缆的局部放电信号 ,用基于分形学分数维数和自相似原理识别、处理局部放电信号的数字分析系统来有效提取局部放电信号特征值 ,抑制或剔除噪声信号干扰。还提出了XLPE绝缘电力电缆局部放电在线监测、巡测的基本方法。