[发明专利]基于奇异值分解和改进小波包局部放电信号时间估计方法

权利要求书

1.一种基于奇异值分解和改进小波包局部放电信号时间估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：获得含有混合噪声的GIS实际局放特高频信号，并构建相应的数学模型；

步骤2：将获得的局放信号构造为Hankel矩阵，并对该矩阵进行奇异值分解；

步骤3：通过支持向量机选取合理的奇异值阈值，实现对实测局放信号中的窄带干扰的滤除，得到只含有白噪声的局放信号；

步骤4：使用基于改进小波包阈值去噪方法，设置合理的分解层数和阈值函数，将步骤3得到的局放信号中的白噪声滤除，得到GIS局放信号；

步骤5：根据去噪后的GIS信号的短时能量变化，得出局部放电的起始时间。

2.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解和改进小波包局部放电信号时间估计方法，其特征在于，所述的步骤1中，GIS局部放电，相应的数学模型包括：

单指数衰减模型：

u₁(t)＝A₁e^-t/τ

双指数衰减模型：

u₂(t)＝A₂(e^-1.5t/τ-e^-2.5t/τ)

单指数衰减振荡模型：

u₃(t)＝A₃e^-t/τcos(2πf_ct)

双指数衰减振荡模型：

u₄(t)＝A₄(e^-1.5t/τ-e^-2.5t/τ)cos(2πf_ct)

式中：A_i(i＝1,2,3,4)为各窄带干扰PD信号的幅值；τ为衰减系数；f_c为衰减振荡频率；

所述的步骤1中，含有混合噪声的GIS实际局放特高频信号包括窄带干扰和白噪声干扰，相应的数学模型包括：

窄带干扰模型：

式中：A_i为各窄带干扰信号的幅值，l为窄带干扰的数量，f_i为窄带干扰频率；

白噪声数学模型：

n(t)＝a·randn(size(N))

式中：N表示采样点总数。

3.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解和改进小波包局部放电信号时间估计方法，其特征在于，所述的步骤2包括以下分步骤：

步骤201：将获得的GIS局放信号构造为Hankel矩阵，该矩阵表示为：

式中：y(i)(i＝1,2,...,N)为实测局放信号的一维采样序列，N表示采样点总数，m＝N-n+1，当N为偶数时，当N为奇数时，

步骤202：对Hankel矩阵进行奇异值分解，所对应的数学描述公式为：

H＝UΣV^T

式中：U和V分别为m阶和n阶单位正交矩阵，Σ为矩阵奇异值构成的对角矩阵，其元素按照从大到小的降序排列，即Σ＝diag(q₁,q₂,...,q_n)。

4.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解和改进小波包局部放电信号时间估计方法，其特征在于，所述的步骤3包括以下步骤：

步骤31：通过支持向量机选取合理的奇异值阈值；

步骤32：针对奇异值对应的窄带干扰进行重构，得到对应的窄带信号；

步骤33：将窄带信号从实测局放信号中剔除，即可完成对窄带干扰的抑制，得到只含有白噪声的局放信号；

其中，所述步骤31包括以下分步骤：

步骤311：定义(p_l,q_l)为第l个奇异值坐标，p_l为其序号数，q_l为其对应的奇异值；

步骤312：利用线性支持向量机的方式，将奇异值序列(p_l,q_l)分为2类；

步骤313：2类中奇异值更大的一类为第1类，对应的是窄带信号，其对应的最大序号数即为阈值t。