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 |
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引用本文: | 唐炬,董玉林,樊雷,李莉苹.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[J].中国电机工程学报,2015(7):1808-1817. |
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作者姓名: | 唐炬 董玉林 樊雷 李莉苹 |
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作者单位: | 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) |
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基金项目: | 国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2009CB 724502,2009CB724501)~~ |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 局部放电 复小波变换 奇异值分解 Hankel矩阵 特征提取 |
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