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1.
《高压电器》2017,(7)
针对局部放电特高频(ultra-high frequency,UHF)信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,CLCM)算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理,得到局部放电UHF信号特征参数及特征向量,并输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器中进行模式识别。结果表明,该特征参数可以有效识别4种典型变压器内部局部放电UHF信号,识别准确率最高达到97.50%。 相似文献
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GIS局部放电产生微弱的特高频信号在外界各种噪声干扰下容易被掩盖,为此利用特高频法检测GIS局部放电必须经过有效降噪处理。文中提出一种基于改进的对偶树复小波(dual-tree complex wavelettransform,DTCWT)局部放电特高频信号降噪方法,该方法是利用DTCWT将含噪信号分解为一系列小波系数,并得到信号在不同变换尺度下的细节分量。利用时域峭度和包络谱峭度将细节分量进行敏感预筛选,极大地提高了后续的最大峭度解卷积(maximum kurtosis deconvolution,MKD)去噪效率。为了验证该方法的有效性与可靠性,进行GIS局部放电特高频信号降噪实测试验,结果表明该方法能有效的对局放信号进行去噪处理,且在较好发挥DTCWT平移不变性等优点的基础上,对细节信号分量的筛选,可改善该局放降噪方法的降噪效果评价指标,并保持其原有的信号特征。 相似文献
3.
采用典型模糊聚类算法(FCM)对电力变压器油纸绝缘缺陷进行诊断,研究不同绝缘缺陷的局部放电超高频信号特征识别问题。根据变压器内部绝缘缺陷特征,文章构建典型油纸绝缘缺陷模型,通过提取局部放电超高频信号特征量,构建综合识别矩阵,对缺陷进行识别。采用模糊C-均值聚类算法分别对信号小波去噪前后两种综合特征矩阵进行聚类分析及识别。对比结果表明,小波包多尺度超高频网格维数和能量参数能有效区分4种绝缘缺陷;小波去噪方法提高了正确识别率、最小识别率、识别稳定性、算法稳定性和收敛性。验证了模糊C-均值算法对油纸绝缘缺陷识别的适用性。 相似文献
4.
为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。 相似文献
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气体绝缘金属封闭式组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电检测对保证GIS的安全可靠运行具有重要的意义。为了对高压GIS缺陷故障进行有效诊断,试验设计了四种典型缺陷模型,并用超高频法提取局部放电信号,得到Ф-q,Ф-n等分布图谱,获得了能够反映局部放电特征的偏斜度γSk、陡峭度ξKu和局部峰值个数Pe等特征参数。根据所提取的四种典型缺陷信号的特征参数特点,通过模糊K近邻分类(fuzzy K-NN classifier,FK-NN)算法对典型缺陷局部放电信号进行了模式识别。结果表明:当近邻个数K=7、调整参数β=0.75时,FK-NN算法对GIS内缺陷识别能达到较高的识别效果。 相似文献
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为提升变压器局部放电特高频信号检测灵敏度和抗干扰能力,研制了上限检测频率达480 MHz的特高频线圈传感器,其具备在变压器铁芯/夹件接地位置检测局部放电特高频电流信号的能力。在实验室设置局部放电模拟缺陷,研究了变压器悬浮电位放电和绝缘表面放电的信号特征,有助于对现场检测的信号进行类型识别。研究了变压器现场检测去干扰方法,在此基础上研究了基于宽频带声电检测的变压器现场局部放电诊断及定位方法,并进行了实测验证,检出110 kV变压器内部局部电位放电缺陷,有助于提升变压器局部放电现场检测水平和诊断准确性。 相似文献
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《高压电器》2021,57(2)
利用特高频局部放电检测方法及时发现并处理气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)内部固体绝缘缺陷,是GIS设备运维的重要手段。目前将异常特高频信号与现行标准、规范和典型模拟缺陷图谱进行比对从而诊断缺陷类型及严重程度的方法,因现场情况复杂、设备结构各异,准确性有待进一步提升。因此文中针对现场检测中发现的GIS固体绝缘表面放电缺陷和内部气隙放电缺陷,研究该类缺陷所激发特高频局部放电信号的PRPS统计图谱特征,并利用傅里叶变换和连续小波变换分析单次特高频原始脉冲的频谱特征和时频特征。通过总结各类典型固体绝缘放电缺陷信号的脉冲持续时间、放电次数、相位宽度、极性效应、频域分布和时频特征等变化规律,有助于优化特高频检测频带,提升绝缘类缺陷的检测灵敏度,有利于检测人员更加准确进行放电类型识别和缺陷综合诊断,提升现场缺陷检测和诊断水平。 相似文献
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局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于保证GIS安全可靠运行、评估GIS的绝缘状况和制定合理的维修策略具有十分重要的意义。为了研究GIS中不同缺陷所激发的局放信号的特征,设计了4种典型放电缺陷模型来模拟GIS中可能存在的绝缘缺陷,通过试验从超高频(UHF)信号中提取出8个统计特征参数来描述放电的典型特征。基于支持向量机(SVM)算法设计构造了4分类SVM模型,采取投票的方式识别放电类型。实验结果表明,该方法识别率高,能有效识别4种GIS中的典型放电。 相似文献
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不同类型的电力变压器局部放电对变压器绝缘造成的破坏程度不同,正确识别变压器局放类型对于评价变压器的绝缘状况至关重要.提出一种基于小波变换和梯度直方图(HOG)特征的变压器局放模式识别方法,首先根据变压器绝缘缺陷结构特点,设计制作了3种典型的局放缺陷模型,在实验室搭建测试平台并采用脉冲电流法获取变压器局放数据;其次对局放信号进行小波时频变换,获取局放信号的时频谱图并对该时频谱图进行灰度化和归一化处理;最后利用HOG算法提取局放时频谱图上的特征参量并送入分类器,实现变压器不同类型局部放电的模式识别.识别结果表明,该方法的平均识别准确率高达98%,能够有效识别变压器放电类型. 相似文献
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对气体绝缘组合电器(GIS)进行局部放电(PD)检测,可以发现GIS内部早期绝缘缺陷和隐患,并预防绝缘事故发生。文中采用复小波分解(CWT)对GIS内部特高频(UHF)PD信号进行多尺度分解,分析了CWT能量熵(CWT-EE)随CWT尺度的变化规律,发现UHF PD信号信息主要分布在能量熵变化梯度较大的尺度下。为此,文中提取CWT-EE及其对应尺度,构建尺度-能量熵(SP-EE)特征对,既保留了PD信号能量特征信息,又保留了UHF PD信号小波尺度信息。最后,采用支持向量机(SVM)进行UHF PD类型辨识,结果表明:SP-EE特征对不但可以有效识别GIS内部4种典型绝缘缺陷,而且能够有效降低UHF PD信号分解层数和PD特征维数。 相似文献
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在局部放电信号抗干扰方面,考察了几种较新的阈值除噪方法,提出了将二进小波变换分别与单抽头最小均方LMS(Lease Mear Square)算法滤波器和基于Birge-Massart策略的小波去噪相结合的变压器局部放电信号抗干扰方法.同时针对局部放电信号的模式识别问题,首先分别根据模糊概率理论和波形匹配理论,针对时域单个特高频UHF(Ultra High Frequency)脉冲信号,提出了2种电力变压器特高频局部放电信号的模式识别方法.基于时域单个UHF脉冲信号的信息,提出了用于神经网络输入的8个特征量,分别利用BP网络、Elman回归神经网络和PNN概率神经网络对4种典型的变压器局部放电信号进行了模式识别的尝试,取得了较好的识别效果. 相似文献
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直流电压下油纸绝缘中局部放电的超高频特性 总被引:3,自引:2,他引:1
为研究直流电压下油纸绝缘中局部放电的超高频特性,组建了一套直流电压下局部放电试验系统以及由局放超高频检测和超宽带检测组成的测量系统,其中脉冲电流超宽带检测的作用是确保超高频检测获取的信号来自于试品自身的局部放电。试验设计了6种油纸绝缘局放模型以模拟换流变压器的典型缺陷,并引入毫瓦分贝(DBM)频谱分析对超高频信号进行了统一化处理,以比较不同缺陷模型对应的超高频信号。直流下试验结果表明:局部放电电流脉冲具有极快的上升沿,能激励起大于300MHz的超高频电磁波,它可以通过超高频传感器加以耦合接收。各种缺陷模型局部放电的DBM频谱分布各异,超高频段能量幅值最大处也不一样。因此若想以高信噪比实现直流下局部放电超高频信号的在线监测,需要使用中心频率可调的窄带滤波器。这些特性为直流输电系统中使用油纸绝缘的电工设备进行局部放电超高频信号在线监测提供了试验依据。 相似文献
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时频匹配滤波法用于变压器局部放电模式识别的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
局部放电模式识别对于电力变压器绝缘状况诊断具有重要意义。分析了典型变压器局部放电缺陷,建立4种放电模型,采用小波变换获取了超高频局放脉冲的三维时频谱图,该三维谱图综合反映了局放信号的3个基本特征:时间分量、频率分量和放电能量的分布。根据时频谱构造了4种局放模型的三维匹配滤波器,待测局放信号与同类型滤波器相匹配。结果表明,该方法可以有效提取出局部放电信号的主要特征和趋势。 相似文献
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针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明:基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。 相似文献