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局部放電中干擾常見的識別方法

發布時間：2020-07-05 11:22:04人氣：

PRPD圖譜
PRPD圖譜
隨著現代數字處理技術的廣泛應用，局部放電中干擾的識別方法正傾向于軟件化的方向發展，用計算機進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，該方法的本質是利用信號的相位特性進行區別信號，一些與之相應功能的軟件也已出現。常見的方法包括kohonen網絡分類法、模糊邏輯法和基于最小距離的人工神經網絡法等。從總體來說，采用模式識別法的難點在于：需要積累大量的先驗知識，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，運算量最少。

(3)數學形態法

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構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學及形態譜的相關知識應用到模式識別領域，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的復雜度。

(4)2D和3D人工或自動圖譜識別。

該方法具有實施簡單、快速的特點，目前被廣泛應用。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計特性，來抑制一些隨機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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