局部放電脈沖形波的自回歸模型參數(shù)識(shí)別法

1、2001年6月高電壓技術(shù)第27卷第3期著作與研究AbstractThefeatureextractingmethodbasedonARmod-elusedforpartialdischargepulseWaveformisintroducedinthispaper.TakingtheseARmodelparametersasWaveformfeatures,thedischargepatternsWerediscriminatedbyusingtheBPneuralnetWork.Therecognitioneffectsandsomefactorsinfluencingtherecognit

2、ioneffectWereinvestigated.TheresultsshoWthatascharacteristicvectortheARmodelparametersappearstobeusefulfordischargepatternrecog-nition.AbetterrecognitioneffectcouldbeobtainedWhensomeotherWaveformcharactersticsarecombinedWithARmodelparameters.關(guān)鍵詞局部放電模式識(shí)別AR模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KeyWordspartialdischargepatternrecogn

3、itionARmodelartificialneuralnetWork中圖分類號(hào)TM835.4;T55文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A0引言局部放電脈沖形波的自回歸模型參數(shù)識(shí)別法ARModelParametersMethodforPDPatternRecognitionBasedonPulseWaveforms清華大學(xué)電機(jī)系(北京100084)東北電力集團(tuán)公司(沈陽110006)摘要介紹了基于自回歸(Antoregression,簡(jiǎn)稱AR)模型理論對(duì)局部放電脈沖波形進(jìn)行特征提取的方法0以AR模型參數(shù)作為波形特征量,利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)放電模式進(jìn)行了識(shí)別比較,并分析了影響識(shí)別效果的各種因素0研究結(jié)果表明,以AR模型系

4、數(shù)作為特征向量進(jìn)行局部放電模式識(shí)別是有成效的0在AR模型的基礎(chǔ)上結(jié)合波形的其它特征能進(jìn)一步提高放電的識(shí)別率0王猛談克雄高文勝吳成琦6ns0采用雙通道數(shù)字式實(shí)時(shí)采樣示波器采集脈沖信號(hào),示波器的最大模擬帶寬為100MHZ,最大采樣頻率為1GHZ0試驗(yàn)在1520C正常大氣壓力下進(jìn)行0實(shí)驗(yàn)研究了下面3種放電的脈沖電流波形0D空氣中尖尖放電在放電起始階段,電流脈沖具有單峰波形,持續(xù)時(shí)間為300400ns0隨著施加電壓的升高,電流脈沖出現(xiàn)次峰,且次峰會(huì)逐漸超出首峰0波形逐漸變得不規(guī)則0在放電發(fā)生擊穿之前,會(huì)出現(xiàn) 預(yù)放電脈沖,同時(shí)放電波形顯著增長(zhǎng)到20003000ns0尖尖放電典型脈沖波形見圖10(a)起始

5、階段圖1(b)多個(gè)次峰尖尖放電脈沖波形電力設(shè)備的局部放電信號(hào)是表征絕緣狀況的一個(gè)十分靈敏的特征量0通過對(duì)局部放電信號(hào)的采集處理及分析,可以有效的檢測(cè)出設(shè)備絕緣的缺陷及劣化狀況,為評(píng)判電力設(shè)備的絕緣性能提供依據(jù)10在局部放電測(cè)量中應(yīng)用高速采樣和寬帶檢測(cè)技術(shù),可記錄單個(gè)放電脈沖的時(shí)域波形0研究發(fā)現(xiàn)不同類型放電與其電流脈沖信號(hào)的波形是相對(duì)應(yīng)的,可直接用測(cè)得的局部放電脈沖信號(hào)的波形特征對(duì)放電源進(jìn)行判別,現(xiàn)已有幾種根據(jù)脈沖波形提取放電信號(hào)的特征量(包括時(shí)域幅值域頻域特征參數(shù)等)進(jìn)行模式識(shí)別的方法250本文探討利用AR參數(shù)模型法對(duì)局部放電波形進(jìn)行識(shí)別的可行性和有效性0放電脈沖波形為了減小外界電磁干擾,設(shè)備

6、置于雙層屏蔽實(shí)驗(yàn)室內(nèi)0試驗(yàn)和測(cè)量回路對(duì)脈沖波形的時(shí)延<3空氣中尖板放電在放電起始階段,電流脈沖為單峰波形0隨電壓升高,負(fù)極性放電脈沖波形在衰減過程中會(huì)出現(xiàn)明顯的脈動(dòng),而正極性脈沖則會(huì)出現(xiàn)一些超過主峰的次峰0尖板放電的波形持續(xù)時(shí)間一般在200500ns,典型脈沖波形見圖20沿面放電放電起始階段,電流脈沖為衰減脈動(dòng)波形,波長(zhǎng)為幾十ns0當(dāng)電壓升高到一定程度以后,波形如圖3逐漸變?yōu)槌跗诿}動(dòng)波形的包絡(luò)線形狀,較為光滑,同時(shí)波長(zhǎng)增長(zhǎng)到幾百ns的數(shù)量級(jí)0上述3種放電均有自身的規(guī)律和特點(diǎn)0尖尖放電和尖板放電波形變化相似,單峰脈沖波形隨著電壓的升高會(huì)出現(xiàn)次峰,但在波形的具體形狀上有所國(guó)家自然科學(xué)基金會(huì)東

7、北電力集團(tuán)公司聯(lián)合資助重點(diǎn)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):59637200)2 Jun.2001 IG VOLTAGEENGINEERINGVol.2 No.3差別 沿面放電從波形上可分為兩個(gè)階段 初期波形較陡且波動(dòng)較多 電壓升高到一定程度以后波形變得較為光滑放電識(shí)別率放電類型待檢樣本數(shù)正確識(shí)別數(shù)識(shí)別率/%尖尖放電Z001年6月高電壓技術(shù)第Z7卷第3期結(jié)論為了消除采樣頻率不同對(duì)識(shí)別效果的影響9在數(shù)據(jù)預(yù)處理中增加頻率統(tǒng)一化處理G因不同種類放電波形的存在時(shí)間差別較大9為防止不同放電波形之間的有效點(diǎn)數(shù)相差太大9故對(duì)不同放電波形統(tǒng)一化頻率也不盡相同:尖尖放電取為Z.5GHZ;尖板放電取為5GHZ;沿面放電取為50GHZ

8、G4識(shí)別結(jié)果分析5c.由于局部放電的復(fù)雜性9以及某些類放電波形的相似性9單單用AR模型系數(shù)作為特征量會(huì)導(dǎo)在試驗(yàn)中93種類型放電均有5個(gè)模型(每個(gè)模型都有一套獨(dú)立的試驗(yàn)電極D9每一模型在不同放電下各測(cè)10次放電波形G為保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識(shí)別的獨(dú)立性9取Z個(gè)模型(19ZD的放電樣本作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集9另3個(gè)模型(39495D的樣本作為待檢樣本9進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn)G為減少訓(xùn)練樣本的數(shù)目9采取等間隔選取樣本的措施9例如在每十個(gè)數(shù)據(jù)文件中均勻地選取Z個(gè)作為訓(xùn)練樣本9這樣不僅可減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間9同時(shí)可盡可能涵蓋各種放電波形G在模式識(shí)別過程中9識(shí)別工具為3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9激勵(lì)函數(shù)為Sigmoid函數(shù)9整個(gè)網(wǎng)絡(luò)

9、由matlab中的函數(shù)構(gòu)建而成899準(zhǔn)則nG該準(zhǔn)則要求:1D輸出層某單元的輸出>0.6;ZD該項(xiàng)出占所有輸出總和的60%以上G因尖板放電的正負(fù)極性放電波形的差別較大9故模式識(shí)別中正負(fù)極性放電的識(shí)別分開進(jìn)行G負(fù)極性放電的識(shí)別效果為:1D尖板放電:模型3和5的識(shí)別率均高達(dá)100%;ZD尖尖放電:模型45識(shí)別率僅70%;3D模型35沿面放電的識(shí)別率達(dá)100%G正放電的識(shí)別效果為:1D尖板尖尖放電的識(shí)別率>90%;ZD沿面放電的識(shí)別效果很差G尖尖尖板和沿面放電波形的持續(xù)時(shí)間不同(分別為100Z300nsZ30950ns和13350nsD9在放電樣本中加入一些時(shí)域特征量(如波形的持續(xù)時(shí)間D后

10、9識(shí)別效果改善很大:1D尖板放電達(dá)100%;ZD正負(fù)尖尖放電均達(dá)90%9誤識(shí)別的均被判為沿面放電;3D沿面放電:負(fù)放電識(shí)別率已達(dá)97%9誤識(shí)別的均被判為尖尖放電;正放電較差9平均為73%G此外9改變訓(xùn)練集的來源數(shù)量以及AR模型的階數(shù)9對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果均有一定影響G增加訓(xùn)練集數(shù)量和AR模型階數(shù)9會(huì)改善識(shí)別效果;但增到一定數(shù)值(如訓(xùn)練樣本80個(gè)9AR模型50階D后9效果就趨于飽和了G訓(xùn)練集源自放電模型的改變9會(huì)提高某類放電的識(shí)別率9但會(huì)下降其它類型放電的識(shí)別效果G致對(duì)某類放電的識(shí)別率不高G為達(dá)到更好的識(shí)別效果9可結(jié)合其它一些特征量9進(jìn)一步突出波形的某些特征9綜合在一起進(jìn)行放電模式識(shí)別G實(shí)際識(shí)別

11、效果表明9加入脈沖存在時(shí)間這個(gè)時(shí)域特征量9對(duì)提高識(shí)別率是非常有幫助的G參考文獻(xiàn)1朱德恒9談克雄.電絕緣診斷技術(shù).北京:中國(guó)電力出版社91999Z王振遠(yuǎn)9談克雄9朱德恒等.根據(jù)脈沖波形特征識(shí)別幾種典型模型放電的研究.電工技術(shù)學(xué)報(bào)9199791Z(5D:353鄭重.基于脈沖波形的局部放電模式識(shí)別研究.碩士論文.北京:清華大學(xué)電機(jī)工程系9Z00045BorscheT9HillerW9FauserE.NovelcharacteriZationofPDsignalsbyreal-timemeasurementofpulseparame-ters.IEEETransonDielectricsandElec

12、tricalInsula-tion9199996(1D:516鄭重9談克雄9高凱.局部放電脈沖波形特征分析.高電壓技術(shù)9199996(1D:517胡廣書.數(shù)字信號(hào)處理 理論算法與實(shí)現(xiàn).北京:清華大學(xué)出版社919978張立明.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用.上海:復(fù)旦大學(xué)出版社919939樓順大.基于mATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).西安:西安電子科技大學(xué)出版社91998(收稿日期Z001-0Z-Z7D王猛1976年生9碩士9從事電氣絕緣診斷方面的研究G談克雄1937年生9教授9博導(dǎo)9長(zhǎng)期從事高電壓技術(shù)方面的教學(xué)和科研工作9電話:(010D6Z78Z166G高文勝1968年生9博士9講師9從事

13、高電壓技術(shù)方面的教學(xué)和科研工作G吳成琦1939年生9教授級(jí)高級(jí)工程師G局部放電脈沖形波的自回歸模型參數(shù)識(shí)別法作者：作者單位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次數(shù)：王猛， 談克雄， 高文勝， 吳成琦王猛,談克雄,高文勝(清華大學(xué)電機(jī)系)， 吳成琦(東北電力集團(tuán)公司)高電壓技術(shù)HIGH VOLTAGE ENGINEERING2001,27(3)11次1.樓順大 基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 19982.張立明 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用 19933.胡廣書 數(shù)字信號(hào)處理-理論、算法及實(shí)現(xiàn) 19974.鄭重;談克雄;高凱 局部放電脈沖波形特征分析期刊論文-高電壓技術(shù) 1999(01

14、)5.Borsche T;Hiller W;Fauser E Novel characterization of PD signals by real-time measurement ofpulse parameters外文期刊 1999(01)6.ZHENG Zhong;Kexiong Tan Partial discharge recognition based on pulse waveform using time domaindata compression method外文會(huì)議 20007.鄭重 基于脈沖波形的局部放電模式識(shí)別研究學(xué)位論文 20008.王振遠(yuǎn);談克雄;朱德恒 根據(jù)

15、脈沖波形特征識(shí)別幾種典型模型放電的研究 1997(05)9.朱德恒;談克雄 電絕緣診斷技術(shù) 19991. 張連杰 電力電纜故障信息中干擾源的消除研究期刊論文-廣東科技2009(22)2. 任雁.王洋.REN Yan.WANG Yang 基于自回歸模型的信號(hào)特征提取研究期刊論文-電聲技術(shù)2009,33(5)3. 高文勝.錢政.嚴(yán)璋.Gao Wensheng.Qian Zheng.Yan Zhang 基于決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電力變壓器故障診斷方法期刊論文-西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)1999,33(6)4. 全玉生.馬彥偉.鄭彬.何秋宇.Quan Yusheng.Ma Yanwei.Zheng Bin.He

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