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雙寶路1號(hào)

局部放電中干擾常見的識(shí)別方法

發(fā)布時(shí)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(shí)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(shí)別。常用的主要是以下幾種方法：

(1)模式識(shí)別法

在CIGRE的報(bào)告中得以確認(rèn)，該方法的本質(zhì)是利用信號(hào)的相位特性進(jìn)行區(qū)別信號(hào)，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(shí)別法的難點(diǎn)在于：需要積累大量的先驗(yàn)知識(shí)，以及找出局部放電信號(hào)和干擾信號(hào)之間的具體差異。

(2)小波變換法

小波變換具有很強(qiáng)的時(shí)頻局部化特性和信號(hào)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(jiǎn)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(hào))處理和分析的工具，能將一個(gè)復(fù)雜的信號(hào)分解為具有物理意義的各個(gè)部分，在信號(hào)中不斷移動(dòng)結(jié)構(gòu)元素并將其與背景脫離，同時(shí)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(shí)應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域，對(duì)4種典型的局部放電模型的脈沖波形有良好的識(shí)別效果，并且能夠降低識(shí)別系統(tǒng)的復(fù)雜度。

(4)2D和3D人工或自動(dòng)圖譜識(shí)別。

該方法具有實(shí)施簡(jiǎn)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(hào)與干擾信號(hào)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(shí)頻譜圖，該三維譜圖綜合反映了局部放電信號(hào)的3個(gè)基本特征：時(shí)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(shí)別。

上一篇：變壓器局部放電干擾識(shí)別的研究現(xiàn)狀

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局部放電中干擾常見的識(shí)別方法

(1)模式識(shí)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(dòng)圖譜識(shí)別。

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局部放電中干擾常見的識(shí)別方法

(1)模式識(shí)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(dòng)圖譜識(shí)別。

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