电气设备检修与故障诊断
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特征图谱时频信号放电识别算法研究与现场应用
周雄1 , 周泽民1 , 彭彦军1 , 滕本科1 , 唐明2
1.广西电网有限责任公司桂林供电局,广西 桂林 541002; 2.珠海华网科技有限责任公司,广东 珠海 510382
Research and field application on discharge identification algorithm of characteristic spectrum time-frequency signal
Zhou Xiong1 , Zhou Zemin1 , Peng Yanjun1 , Teng Benke1 , Tang Ming2
1. Guangxi Power Grid Co., Ltd, Guilin Power Supply Bureau, Guilin, Guangxi 541002; 2. Zhuhai Huanet Technology Co., Ltd, Zhuhai, Guangdong 510382
摘要 高压电气设备局部放电检测通常夹杂干扰信号,造成分析与判断困难,干扰信号抑制是局部放电识别和故障判断的前提。基于局部放电信号时频分布特征,采用等效持续时间T 和等效频率带宽F 来表征局部放电宽带脉冲波形的时频特征,构建等效时频特征图谱(T -F 谱图),再进行聚类分析即可实现不同放电类型和噪声的分离。利用特征图谱分类法对高压开关柜局部放电信号进行噪声抑制与脉冲分类,验证该方法对局部放电混合信号分离的有效性。
关键词 :
局部放电 ,
特征提取 ,
特征图谱分类
Abstract :High-voltage electrical equipment, the local discharge of the field detection process, usually mixed with a variety of interference signals, which will be part of the discharge fault analysis and judgment difficult. The effective suppression of the interference signal is a prerequisite for partial discharge mode identification and fault judgment. Based on the time-frequency distribution characteristics of partial discharge signals, the equivalent duration and the equivalent frequency bandwidth are used to characterize the time-frequency characteristics of partial discharge wideband pulse waveforms, and the equivalent time-frequency spectrum is constructed. The partial discharge signals of high voltage switchgear are classified by feature map classification method. Finally, the validity of this method is verified by experiments.
Key words :
partial discharge
feature extraction
characteristic map
收稿日期: 2019-10-14
作者简介 : 周 雄(1987-),男,本科,主要从事设备技术监督管理工作。
引用本文:
周雄, 周泽民, 彭彦军, 滕本科, 唐明. 特征图谱时频信号放电识别算法研究与现场应用[J]. 电气技术, 2020, 21(6): 63-68.
Zhou Xiong, Zhou Zemin, Peng Yanjun, Teng Benke, Tang Ming. Research and field application on discharge identification algorithm of characteristic spectrum time-frequency signal. Electrical Engineering, 2020, 21(6): 63-68.
链接本文:
http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2020/V21/I6/63
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