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局部放電中干擾常見的識別方法

發(fā)布時間：2020-07-05 11:22:04人氣：

PRPD圖譜

隨著現(xiàn)代數(shù)字處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用，局部放電中干擾的識別方法正傾向于軟件化的方向發(fā)展，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行頻譜分析幫助識別。常用的主要是以下幾種方法：

(1)模式識別法

在CIGRE的報告中得以確認(rèn)，該方法的本質(zhì)是利用信號的相位特性進(jìn)行區(qū)別信號，一些與之相應(yīng)功能的軟件也已出現(xiàn)。常見的方法包括kohonen網(wǎng)絡(luò)分類法、模糊邏輯法和基于最小距離的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。從總體來說，采用模式識別法的難點(diǎn)在于：需要積累大量的先驗(yàn)知識，以及找出局部放電信號和干擾信號之間的具體差異。

(2)小波變換法

小波變換具有很強(qiáng)的時頻局部化特性和信號特征提取的能力。有研究分別采用二次小波變換法、小波反變換法和小波包變換法從載波通訊這種緩變干擾中提取高壓變壓器的局部放電脈沖。研究分析表明二次小波變換法的算法最簡單，運(yùn)算量最少。

(3)數(shù)學(xué)形態(tài)法

它是一種非線性圖像(信號)處理和分析的工具，能將一個復(fù)雜的信號分解為具有物理意義的各個部分，在信號中不斷移動結(jié)構(gòu)元素并將其與背景脫離，同時保持其主要特征。有研究提出了采用形態(tài)學(xué)及形態(tài)譜的相關(guān)知識應(yīng)用到模式識別領(lǐng)域，對4種典型的局部放電模型的脈沖波形有良好的識別效果，并且能夠降低識別系統(tǒng)的復(fù)雜度。

(4)2D和3D人工或自動圖譜識別。

該方法具有實(shí)施簡單、快速的特點(diǎn)，目前被廣泛應(yīng)用。此方法主要是利用局部放電信號與干擾信號之間有不同的統(tǒng)計(jì)特性，來抑制一些隨機(jī)性的脈沖干擾和周期性的脈沖干擾。有研究采用小波變換獲取了超高頻局部放電脈沖的三維時頻譜圖，該三維譜圖綜合反映了局部放電信號的3個基本特征：時間分量、頻率分量和放電能量的分布，更有效用于變壓器局部放電模式識別。

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局部放電中干擾常見的識別方法

(1)模式識別法

(2)小波變換法

(3)數(shù)學(xué)形態(tài)法

(4)2D和3D人工或自動圖譜識別。

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(3)數(shù)學(xué)形態(tài)法

(4)2D和3D人工或自動圖譜識別。

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