本文選題：電暈放電　切入點：火花放電　出處：《高電壓技術(shù)》2014年09期

【摘要】：準確探測電暈放電輻射信號對精確定位電暈放電源、確保高壓輸電線安全穩(wěn)定運行具有重要意義。為此,設(shè)計了基于差分降噪原理的探測系統(tǒng),分別對背景噪聲、電暈放電和火花放電信號進行了測試。實驗結(jié)果及其時頻分析表明:該差分模塊能很好地將0~100 MHz和600~1 000 MHz范圍內(nèi)的廣播、電視、通訊信號以及空間電磁干擾信號濾除,在復雜電磁場環(huán)境下探測到靜電放電信號�；鸹ǚ烹娕c電暈放電的頻譜特征相似,為排除火花放電干擾,基于學習向量化(LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對2者的時域波形進行了特征提取與模式識別,實現(xiàn)了靜電放電類型的判別,且判別準確率達95%。因此,利用探測系統(tǒng)和提出的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法能夠有效探測和識別電暈放電輻射信號,為高壓輸電線的電暈放電監(jiān)測以及電暈放電目標定位提供參考。
[Abstract]:Accurate detection of corona discharge radiation signal is of great significance to accurately locate corona discharge power supply and ensure the safe and stable operation of high voltage transmission line.Therefore, a detection system based on differential noise reduction principle is designed, and the background noise, corona discharge and spark discharge signal are tested respectively.The experimental results and time-frequency analysis show that the differential module can filter out the radio, television, communication and space electromagnetic interference (EMI) signals in the range of 0 ~ 100 MHz and 600 ~ 1 000 MHz, and detect electrostatic discharge signals in a complex electromagnetic field environment.The spectrum characteristics of spark discharge and corona discharge are similar. In order to eliminate the spark discharge interference, the feature extraction and pattern recognition of the time domain waveforms of the two subjects are carried out based on the learning vector quantization (LVQ) neural network algorithm, and the type of electrostatic discharge is distinguished.The accuracy of discrimination was 95%.Therefore, the detection system and the proposed LVQ neural network pattern recognition method can effectively detect and identify corona discharge radiation signals, and provide a reference for corona discharge monitoring and corona discharge target location of high-voltage transmission lines.
【作者單位】： 軍械工程學院靜電與電磁防護研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61172035)~~
【分類號】：TM732

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1696143