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局部放电中干扰常见的识别方法
时间:2020-08-07
PRPD图谱
随着现代数字处理技术的广泛应用,局部放电中干扰的识别方法正倾向于软件化的方向发展,用计算机进行频谱分析帮助识别。常用的主要是以下几种方法:
(1)模式识别法
在CIGRE的报告中得以确认,该方法的本质是利用信号的相位特性进行区别信号,一些与之相应功能的软件也已出现。常见的方法包括kohonen网络分类法、模糊逻辑法和基于最小距离的人工神经网络法等。从总体来说,采用模式识别法的难点在于:需要积累大量的先验知识,以及找出局部放电信号和干扰信号之间的具体差异。
(2)小波变换法
小波变换具有很强的时频局部化特性和信号特征提取的能力。有研究分别采用二次小波变换法、小波反变换法和小波包变换法从载波通讯这种缓变干扰中提取高压变压器的局部放电脉冲。研究分析表明二次小波变换法的算法最简单,运算量最少。
(3)数学形态法
它是一种非线性图像(信号)处理和分析的工具,能将一个复杂的信号分解为具有物理意义的各个部分,在信号中不断移动结构元素并将其与背景脱离,同时保持其主要特征。有研究提出了采用形态学及形态谱的相关知识应用到模式识别领域,对4种典型的局部放电模型的脉冲波形有良好的识别效果,并且能够降低识别系统的复杂度。
(4)2D和3D人工或自动图谱识别。
该方法具有实施简单、快速的特点,目前被广泛应用。此方法主要是利用局部放电信号与干扰信号之间有不同的统计特性,来抑制一些随机性的脉冲干扰和周期性的脉冲干扰。有研究采用小波变换获取了超高频局部放电脉冲的三维时频谱图,该三维谱图综合反映了局部放电信号的3个基本特征:时间分量、频率分量和放电能量的分布,更有效用于变压器局部放电模式识别。
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