本文選題：局部放電 + 超聲直達(dá)波　； 參考：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2014年03期

【摘要】：電氣設(shè)備油中局部放電超聲陣列定位是將陣列信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于局放超聲檢測(cè)中的一種新方法,其實(shí)質(zhì)是通過(guò)相應(yīng)的算法得到信號(hào)的方位信息,繼而對(duì)局放源進(jìn)行定位。研究表明,當(dāng)超聲傳感器接收到直達(dá)信號(hào)時(shí),可對(duì)局放源進(jìn)行準(zhǔn)確定位;當(dāng)接收到混疊(多路徑)信號(hào)時(shí),會(huì)導(dǎo)致定位成功率和定位精度下降,甚至產(chǎn)生虛假定位。因此,有效識(shí)別超聲直達(dá)波與混疊波信號(hào)是局放定位成功的關(guān)鍵。該文選取峰值因數(shù)、分形盒維數(shù)和李雅普指數(shù)作為局放超聲直達(dá)波信號(hào)的特征參量;分別基于各特征量進(jìn)行超聲直達(dá)波識(shí)別的仿真研究,結(jié)果表明超聲信號(hào)的混疊程度會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果造成很大影響,利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出一種基于多特征量的電氣設(shè)備油中局放超聲直達(dá)波識(shí)別方法,仿真結(jié)果顯示其識(shí)別成功率接近100%;最后在設(shè)定環(huán)境下進(jìn)行油中局放超聲直達(dá)波識(shí)別的實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明,采用單個(gè)特征量識(shí)別直達(dá)波和混疊波的成功率約為90%,基于多特征量的識(shí)別成功率為95%,驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Partial discharge ultrasonic array location in oil of electrical equipment is a new method which applies array signal processing technology to partial discharge ultrasonic detection. Its essence is to obtain the azimuth information of signal by corresponding algorithm, and then to locate the partial discharge source. The results show that when the direct signal is received by the ultrasonic sensor, the local discharge source can be accurately located, and when the mixed (multipath) signal is received, the success rate and accuracy of the location will decrease, and even the false location will be produced. Therefore, effective identification of ultrasonic direct wave and mixed wave signal is the key to the success of PD localization. In this paper, the peak factor, fractal box dimension and Leap index are selected as the characteristic parameters of PD ultrasonic direct wave signal, and the simulation research of ultrasonic direct wave recognition based on each characteristic quantity is carried out respectively. The results show that the degree of mixing of ultrasonic signals will have a great impact on the recognition results. Using BP artificial neural network, a method for identifying ultrasonic direct wave of partial discharge in oil of electrical equipment based on multiple characteristic quantities is proposed. The simulation results show that the success rate of identification is close to 100. Finally, the experimental study of direct wave recognition of partial discharge ultrasound in oil is carried out in a given environment, and the results show that, The success rate of identifying direct wave and aliasing wave by using a single feature is about 90, and the success rate of recognition based on multiple features is 95. The effectiveness of the proposed method is verified.
【作者單位】： 河北省輸變電設(shè)備安全防御重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));廣西電網(wǎng)公司河池供電局;天津市電力公司城西供電分公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51307060) 國(guó)家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2011AA05A121)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM855

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 邵t，

本文編號(hào)：2116431