【摘要】：超高頻(Ultra High Frequency，簡(jiǎn)稱UHF)法憑借抗干擾能力強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn)，在氣體絕緣組合電器(Gas Insulated Substation，簡(jiǎn)稱GIS)局部放電(Partial Discharge，簡(jiǎn)稱PD)在線監(jiān)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。雖然UHF法能避開(kāi)大多數(shù)低頻干擾，但當(dāng)多個(gè)頻率位于傳感器監(jiān)測(cè)頻段內(nèi)部的隨機(jī)周期性窄帶干擾侵入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，會(huì)嚴(yán)重影響監(jiān)測(cè)的可信性和準(zhǔn)確性，目前缺乏有效抑制此類干擾的方法。UHF PD信號(hào)包含著豐富的信息，其特征信息提取對(duì)準(zhǔn)確識(shí)別GIS內(nèi)部絕緣缺陷類型和指導(dǎo)檢 修工作具有重要意義，亟需探索有效的特征提取方法，為后續(xù)故障診斷奠定基礎(chǔ)。本文利用諧波小波具有嚴(yán)格盒形頻譜特性的優(yōu)點(diǎn)，提出一種基于最優(yōu)諧波小波包變換(Harmonic Wavelet Packet Transform，簡(jiǎn)稱HWPT)抑制PD信號(hào)中混頻隨機(jī)窄帶干擾的新方法。通過(guò)最優(yōu)諧波小波包分解，將不同頻率窄帶干擾的能量分別集中在單一的子帶內(nèi)，用分解后子帶香農(nóng)熵比值的大小來(lái)確定包含各窄帶干擾的子帶，只要將對(duì)應(yīng)的子帶置零后重構(gòu)就能得到去除窄帶干擾的PD信號(hào)，克服了實(shí)小波包變換子帶間存在頻譜混疊和能量泄漏的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)PD監(jiān)測(cè)信號(hào)的自適應(yīng)優(yōu)化分解。通過(guò)對(duì)仿真和實(shí)測(cè)PD信號(hào)頻帶范圍內(nèi)含有的混頻隨機(jī)窄帶干擾進(jìn)行去噪處理，并與實(shí)小波包變換去噪結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析后表明，最優(yōu)HWPT對(duì)PD信號(hào)去噪后的能量損失和波形畸變較小，有利于后續(xù)對(duì)PD信號(hào)的模式識(shí)別，可以 解決干擾頻率位于監(jiān)測(cè)頻段內(nèi)難于抑制的難題。在實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)了四種GIS典型絕緣缺陷模型，，利用實(shí)驗(yàn)室的UHF檢測(cè)系統(tǒng)獲取了大量不同物理?xiàng)l件下的UHF PD信號(hào)樣本，提出一種基于HWPT的特征提取方法。采用HWPT對(duì)實(shí)驗(yàn)室獲取的UHF PD信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，以克服實(shí)小波包分解得到的子帶信號(hào)存在虛假信息的缺陷，利用UHF PD信號(hào)在不同尺度能量和復(fù)雜度的差異，從重構(gòu)得到的各子帶信號(hào)中提取多尺度能量和多尺度樣本熵參數(shù)作為模式識(shí)別的特征量，更加精確地描述了UHF PD信號(hào)的時(shí)頻域信息。然后通過(guò)Fisher線性判別分析對(duì)原始特征集進(jìn)行特征優(yōu)選，保留了有利于正確分類的 關(guān)鍵特征量，冗余特征量被剔除，有效降低了原始特征空間維數(shù)。最后，利用支持向量機(jī)分類識(shí)別的結(jié)果表明，基于HWPT的多尺度能量和多尺度樣本熵特征參數(shù)均能有效識(shí)別4種絕緣缺陷，平均識(shí)別準(zhǔn)確率高于90%，明顯優(yōu)于基于實(shí)小波包變換的特征提取方法。通過(guò)特征選擇操作可以在提高分類識(shí)別效率的同時(shí)，有效提升絕緣缺陷的平均識(shí)別準(zhǔn)確率，具有良好的應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM595

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2527337