[发明专利]一种局部放电分类识别方法在审
申请号: | 202011611022.3 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112763871A | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 唐明;焦源;高原;吕永勃 | 申请(专利权)人: | 珠海华网科技有限责任公司 |
主分类号: | G01R31/12 | 分类号: | G01R31/12 |
代理公司: | 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 | 代理人: | 徐国华 |
地址: | 519015 广东省珠海市高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 局部 放电 分类 识别 方法 | ||
1.一种局部放电分类识别方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一,采集局部放电原始数据;
步骤二,对局部放电原始数据中的脉冲信号经提取并获取到原始PRPD图谱;
步骤三,对局部放电原始数据中的每个脉冲信号进行时频分析,得到数据的TF图谱;
步骤四,对TF图谱进行聚类分离;
步骤五,根据TF图谱的聚类结果对原始PRPD图谱进行分离分类;
步骤六,对每组分类PRPD图谱分别进行放电识别。
2.根据权利要求1所述的局部放电分类识别方法,其特征在于,所述步骤二具体为:
201)首先将局部放电原始数据等分为M个区间,计算各区间绝对值的平均值得到一个长度为M的序列,对该序列进行排序,取出序列中较小的M/2个值对应的区间,计算这些区间中的最大值作为提取脉冲的阈值;
202)提取脉冲时采用移动窗口法,首先计算各数据点的绝对值,之后将数据等分为N个采样窗口,每个采样窗口的等效采样率应满足采样定理,依次对每个采样窗口进行计算,如某个采样窗口的值跨越阈值两侧,并且其前一个窗口的值均小于阈值,后一个窗口的值均大于阈值,则将该窗口起始点作为脉冲起始点,同理可以得到脉冲结束点,这样就提取到了一个完整的脉冲;
203)采集局部放电原始数据时应同步采集现场的工频电压作为同步信号,将各脉冲相对于工频信号的位置换算为0~360°的相位值,各脉冲的最高点作为幅值,以脉冲相位为横轴、脉冲幅值为纵轴,生成原始PRPD图谱。
3.根据权利要求2所述的局部放电分类识别方法,其特征在于,所述步骤三具体为:
设信号采集样本数为K,s(ti)为ti时刻的采样值,对其进行归一化处理得到序列
归一化后信号的重心t0表示为
在此基础上,分别定义局部放电脉冲信号的等效时间长度T和等效频率宽度F为特征参数,即
式中,T和F分别为信号在时域和频域的等效带宽;是的快速离散傅里叶变换;
对每一个脉冲作时频分析得出T和F,以等效频率为横轴,等效时间为纵轴,生成TF图谱。
4.根据权利要求3所述的局部放电分类识别方法,其特征在于,所述步骤四具体为:
401)假设局部放电的数据集:X={x1,x2,...,xn},n表示局部放电脉冲序列样本数,其中xi为p维向量,表示放电脉冲特征点,现在要把特征点X分为c类,其中1<c<n,定义聚类中心为mi,将mi按照升序方式排列,其中
402)重新排列向量X,记为X'={x'1,x'2,...,x'n},分为c类,每个类别包含的数据量为nck,nck表示第c类包含剩余的数据量,表达式为
403)计算各局部放电样本点之间的距离,在各组中选择距离最大者,假设第k类的最大距离为则第k类初始聚类中心修改为xi和xj的平均值,记为Mk。
5.根据权利要求4所述的局部放电分类识别方法,其特征在于,所述步骤五具体为:
对TF图谱进行聚类分离后,由于每个脉冲同时对应PRPD图谱中的一个点和TF图谱中的一个点,根据TF图谱聚类分离的结果,可以将原始PRPD图谱进行相应的分离;每个分类PRPD图谱对应一种放电类型或一种噪声类型。
6.根据权利要求5所述的局部放电分类识别方法,其特征在于,所述步骤六具体为:
获取到多个分类PRPD图后,对其进行放电判断,包括:
601)将PRPD图谱按相位分为360个区间,每个区间取最大值,得到其包络U;
602)对PRPD图谱包络U进行快速傅里叶变换,得到U的频图谱,取其中的最大值f、50Hz成分f1和100Hz成分f2,根据f1/f和f2/f的值判断放电和噪声。
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