局部放电脉冲群的实用快速分类技术及应用

对108/s高速采样率获取的超宽带局放脉冲波形-时间序列,使用等效时频法提取了局部放电脉冲群的波形特征参数,并研究了模糊C均值聚类算法的特性及其在局部放电脉冲波形特征向量参数处理中的应用.基于GIS的局部放电试验数据处理表明:由等效时频特征提取和模糊C均值聚类分析组成的局部放电脉冲群快速分类技术可以对多个局部放电源构成的脉冲群进行准确分类.这为研制基于单个脉冲的局部放电超宽带检测与模式识别系统提供了实用的脉冲群快速分类技术.     

采用独立成分分析的局部放电脉冲双通道提取技术研究

简单介绍了独立成分分析(ICA)基本模型的假设、含混性问题及模型估计的等变化性.根据局部放电脉冲序列幅值的超高斯分布特性以及实际工况下的其他条件,得出了将ICA基本模型用于强背景白噪声下微弱局部放电脉冲信号提取的可行性.针对IEC60270规定的标准脉冲电流法,基于双通道超宽带检测,对试品放电状态下的脉冲提取进行了仿真,对直流下油纸绝缘针板模型进行局部放电实验,并给出直流下局部放电脉冲提取的ICA含混性消除方法.实验结果表明,该方法能够提取出被白噪声完全淹没的局部放电脉冲信号,可以恢复出局部放电波形之间相对幅值关系和单个脉冲波形以及脉冲极值所对应的时间点等重要局部放电信息.     

基于小波的局部放电信号特征量提取

本文提出一种多局部放电（PD）脉冲信号识别方法,它在时频域内应用Laplace小波的匹配追踪原理研究PD脉冲特性。将采集到的混有噪声的PD信号与Laplace小波库中的所有基函数相比较,通过计算相似度系数来确定其是否为局放信号。在多种局放源同时存在的情况下,该算法不仅能够抑制干扰,而且还可以提取出更多有用的局放特征信息,例如PD信号的发生时刻、频率成分和衰减系数等,利用这些信息可以找出放电源与放电脉冲的对应关系,从而实现缺陷模式识别。     

基于S变换与奇异值分解的局部放电信号去噪方法

根据白噪声在S变换域服从2分布且平均功率谱与频率成正比的特点,提出了基于S变换与奇异值分解(SVD)的局部放电(PD)信号去噪方法。首先对带噪PD信号进行S变换,得到时频矩阵;接着利用SVD与奇异值差分谱理论,确定PD信号发生的时间与个数,得到白噪声区域;然后通过构造与频率成正比的线性方程,采用硬阈值法对时频矩阵进行处理,完成PD信号的第一次去噪;最后利用SVD对PD信号进行第二次去噪。仿真和实测信号的分析结果表明,文中方法的去噪效果优于小波阈值法,且该方法更简便快捷。     

基于改进循环谱的直扩信号检测方法研究

基于循环谱理论,根据直扩信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,可对直扩信号进行检测,分析循环谱包络在循环频域——谱频域上的分布,能实现载频及伪码速率的参数估计。在有限时间条件下,为实现更低信噪比情况下的信号检测,提出了集平均的频域平滑循环周期图的改进算法,避免了多维搜索,并对算法进行抗噪声性能及统计特性分析,理论表明具有进一步的抑制噪声水平。通过计算机仿真,说明了此法能在低信噪比情况下实现参数估计,并分别证明了数据长度及平滑点数对实验数据的影响,验证了理论分析的正确性。     

动态投影栅线的加窗傅里叶分析方法

提出一种基于动态投影栅线的全场非接触测量振动或者连续变形物体的位移、速度和加速度的方法.利用高速摄像机采集一系列随时间变化的投影栅线图.加窗傅里叶变换由于可进行局部分析和更好地抑制噪声,被用来提取单幅栅线图的相位.经过对序列投影栅线图在空间域上的处理,得到包含位移信息的三维复相位矩阵.再通过加窗傅里叶脊对位移在时间域上的分析,进一步提取出物体的速度和加速度分布.连续振动悬臂梁的测量实验结果表明,动态投影栅线结合加窗傅里叶分析能够得到动态变形物体上每个点的瞬时的位移、速度和加速度分布,证实了该方法的有效性.     

基于小波变换提取局部放电脉冲特征的影响因素分析

针对局部放电测量中存在的缓变窄带噪声，采用小波变换技术来提高局部放电脉冲，通过计算机模拟，着重分析了基于小波变换提取局部放电脉冲特征的各种影响因素，并在此基础上了用小波变换方法提取场测试局部放电脉冲信号，研究结果表明：利用小波变换能有效地从窄带噪声中提取电泳的特征。     

基于正则拉普拉斯矩阵的LEMON改进算法

重叠社团检测是复杂网络中的一个重要研究领域,在众多重叠社团检测算法中,基于局部谱提出的LEMON(Local Expansion via Minimum One Norm)算法复杂度小、效率高,但在处理含有噪声的数据集时并不能得到很好的社团检测结果。针对噪声问题提出了一种基于正则拉普拉斯矩阵的LEMON改进算法。该算法通过矩阵扰动的方式构建正则拉普拉斯矩阵来表征复杂网络的结构信息,提高了原LEMON算法的抗噪性。在Amazon,Youtube,DBLP,Orkut数据集上的实验表明本文算法相较于原LEMON算法可以获得更鲁棒的结果。     

基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的高精度检测,而加窗和插值算法可以提高谐波检测的准确度。文章在分析Nuttall自卷积窗频谱特性的基础上,提出了基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT算法。该算法通过对加窗信号离散频点处幅值的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高谐波幅值、相位和频率检测的精度;采用多项式拟合的方式得到基于Nuttall自卷积窗四谱线插值修正公式。仿真数据表明,该算法具有较高的谐波检测精度,Nuttall自卷积窗有效地抑制了频谱泄露。     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

变压器局放信号监测中白噪声和周期干扰的抑制

针对电力变压器在线监测的局放信号中包含各种干扰的问题,提出使用小波包的方法去除局放信号中的白噪声干扰,使用数字陷波滤波器去除局放信号中的周期窄带干扰,并用MATLAB 7.0进行了仿真研究.理论分析和仿真试验说明使用这两种方法能较好地达到去干扰的目的.     

采用高阶累积量的环网柜局部放电在线检测

根据环网柜的绝缘缺陷,设计3种典型的局部放电模型,搭建局部放电试验平台.借助射频电流传感器获取局部放电混合信号,经过放大和高速A/D采样后,将信号送入微型计算机进行处理.采用四阶累积量作为局部放电特征量,抑制随机噪声干扰,提高信噪比.通过Otsu算法确定检测判据,实现局部放电的在线检测.将检测算法移植到现场可编程门阵列(FPGA)上,研发环网柜局部放电在线检测装置.试验结果表明:该装置能够适应较强的噪声环境,且具有良好的实时检测效果.     

气体绝缘组合电器局部放电的超高频检测

为了有效抑制气体绝缘组合电器GIS局部放电中出现的低频段干扰,在理论上分析了超高频检测GIS局部放电可行性的情况下,进一步研究了GIS局部放电超高频传感器、模拟无源滤波器以及相应的宽带和窄带检测方法.在实验室GIS模拟装置中,运用研制的内置圆环传感器检测系统进行超高频法检测.实验结果表明该检测系统可有效地避开空间的电晕及周期性脉冲干扰信号等低频段干扰.同时,窄带检测法能够避开超高频微波干扰信号,是一种有效的局部放电检测方法.     

强电磁环境下电子变压器局放信号抗干扰研究

强电磁环境下,当前电子变压器局放信号抗干扰方法大都采用数字陷波器法,适应性和稳定性较差。为此,提出一种新的电子变压器局放信号抗干扰方法。首先构造电子变压器局放脉冲,分析压缩感知理论,由此提出电子变压器局放信号存在的问题,然后以能量输出最小化为原则设计滤波器,求解压缩域投影加权向量,利用自适应方法抵抗非期望信号(电磁信号与高斯白噪声信号的投影干扰),使投影滤波器输出的干扰最小,接近期望输出,实现抗干扰处理强电磁环境下电子变压器局放信号。实验结果表明,所提方法具有很高的抗干扰性能。     

基于结构化压缩感知方法的管道检测应用研究

根据压缩感知(CS)理论及管道泄漏信号特征,提出管道泄漏信号结构化测量矩阵部分重构(SRMPR)的压缩采样和检测定位方法。该方法以远低于Nyquist采样率对管道泄漏信号同步实现压缩采样,并在部分重构过程中实现泄漏检测定位。与传统相关定位法的仿真实验比较的结果表明,当信号长度为4096时,SRMPR方法比传统相关定位方法精确度提高0.34%;当压缩采样比为5%时,重构信噪比达到30.44dB。本文所提方法能够重构管道泄漏信号重要特征,具有可行性和有效性,可以满足管道泄漏信号实时检测定位的需求。     

基于电缆频率特性及信号脉冲宽度的电缆局部放电在线定位方法

为减小电力电缆局部放电定位过程中噪声及反射脉冲的干扰,实现局放源的在线定位,提出了基于频率特性及信号脉冲宽度的电缆局部放电定位方法。该方法通过模拟局放脉冲信号在电缆中的传播,分析了局部放电脉冲信号在电缆中的传播特性,推导出考虑频率特性的脉宽变化函数关系式,最后结合实测的脉宽与传输距离的拟合曲线,通过迭代计算获取准确的故障位置。利用PSCAD/EMTDC搭建电缆模型,在不同故障距离下的对该方法进行仿真验证,并与小波变换的定位结果进行比较,结果表明其定位误差低于0.6%,说明该方法具有较高的准确性与实用性。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。     

雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电测量与分析

介绍了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的机理与过程,构建了油纸绝缘气隙模型,设计了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的测量系统,采用ORIGIN数值分析软件进行局部放电脉冲的分析与处理,并分析了冲击电压下局部放电主脉冲及波尾多次脉冲的波形特征,探讨了雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电起始电压和平均放电重复率等参数性质.试验结果表明:油纸绝缘气隙模型在雷电冲击电压下的局部放电脉冲分为波头时间的主放电脉冲和波尾时间的多次低幅值脉冲,冲击电压的等效频率很高,在测量信号中存在一个幅值很高的由容性电流引起的电压信号叠加在局部放电信号之上,要进行滤波处理;冲击电压波形的随机性与局部放电信号的随机性导致冲击电压下的局部放电信号分散性很大,需要采用统计的方法进行分析.这些试验结论为油纸绝缘类电力设备绝缘状态评估奠定了基础.     

变压器局部放电监测中的小波去噪方法

由于强烈的窄带周期干扰、白噪声和脉冲干扰等外部干扰,变压器局部放电在线监测技术中的局部放电信号提取一直是个难题.应用小波去噪技术研究了局部放电在线监测中的噪声抑制方法,对母小波及阈值(threshold)的自动选择方法进行了深入研究.仿真信号和现场实测信号分析表明,该方法适于变压器局部放电在线监测中的白噪声抑制,而对周期窄带干扰的抑制效果相对较差,需与其它对窄带周期干扰抑制效果较好的数字滤波方法结合,将具有良好的实际应用效果.     

基于UHF技术的风电场油浸式主变压器局部放电监测与分析

为了避开风电场主变压器局部放电在线监测中存在的多种形式噪声干扰,引入了基于UHF技术的风电场油浸式变压器局部放电监测与分析方法,设计了UHF局部放电传感器及配套的硬件降频电路,仿真验证了传感器及降频电路的有效性,建立了风电场主变压器超高频局部放电监测与分析模型,研制了硬件构建方案及软件的功能框架,并利用现场实测信号对该方法进行验证.工业实践证明,UHF技术能达到避开风电场现场电磁干扰、可靠获取真实局部放电脉冲、有效诊断变压器内部故障的目的.