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以复合复小波系数为特征量的局部放电模式识别研究

专 业: 电气工程
关键词: 局部放电 在线监测 复小波变换 特征提取 模式识别
分类号: TM835
形 态: 共 53 页 约 34,715 个字 约 1.661 M内容
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内容摘要


气体绝缘组合电器 Gas Insulated Switchgear,简称GIS电气故障最通常的故障特征是在绝缘完全击穿前发生局部放电PD,通过对GIS局部放电的在线监测,可以及时发现GIS内存在的缺陷,避免重大事故的发生。

因此,深入研究GIS局部放电检测及其模式识别的方法,对于保证GIS的安全可靠运行、诊断GIS的绝缘状况和缺陷类型特征以及指导GIS的检修工作有着十分重要的意义。

本文在分析国内外局部放电模式识别技术的基础上,提出了一种适合超高频ultra-high frequency,简称UHFPD模式识别特征提取的新方法。

该方法首先对预处理后的UHF PD时域波形进行复小波变换,然后构造复合复小波系数,最后用改进的模糊 C-均值聚类算法Fuzzy C-Mean法,简称FCM法对各尺度复合复小波系数进行压缩,得到的各类复合复小波系数的能量即为特征量,并利用分离度指标J确定了最佳复合复小波系数以及最优复小波:

针对GIS主要缺陷类型的物理特征以及GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点,设计了4种GIS模拟装置内PD物理模型,通过大量试验研究总结了UHF PD信号的特点;用径向基神经网络对GIS内UHF PD进行了识别研究。

不同缺陷对应的UHF PD波形有较大差异,并且对于同一类型缺陷,在不同的试验条件下波形形状基本保持不变。

根据UHF PD信号的特点,通过对UHF PD信号复小波变换后所得到的复小波系数进行深入研究,构造出比实小波变换更加丰富的特征子集R|I|,并用FCM法从复合复小波系数中成功提取了GIS内UHF PD信号特征量;阐述并验证了复合复小波系数中含有更多的局部放电时域和频域细节信息,从对复小波变换后的复合复小波系数中提取的聚类特征更有利于表征不同类型的GIS局部放电。

采用径向基RBF神经网络算法对GIS内UHF PD进行了识别研究,算例结果表明:

从复合复小波系数中提取的特征量优于从复小波系数的实部或虚部中提取的特征量;从最佳复合复小波系数中提取的特征量优于从非最佳复合小波系数中提取的特征量;从最优复小波变换后的相应最佳复合复小波系数中,提取的特征量具有优良的聚类分类能力。

同时,算例结果也表明了用J标准来选取最佳复合复小波系数和最优复小波是可行的..……

全文目录


文摘
英文文摘
1绪论
1.1 GIS局部放电模式识别的意义
1.1.1 GIS内部主要缺陷分析
1.1.2 GIS局部放电模式识别的意义
1.2局部放电模式识别研究发展现状
1.2.1放电模式
1.2.2局部放电模式特征参数提取
1.2.3局部放电模式识别分类决策
1.3本文研究的主要内容
2以复小波系数为特征量的特征提取
2.1引言
2.2 GIS超高频局部放电特征量选取
2.3复小波变换
2.3.1小波变换和复小波变换的原理
2.3.2正交复小波的构造
2.4特征提取
2.4.1复合复小波系数的构造
2.4.2基于FCM法的特征压缩
2.4.3特征提取算法实现
2.5最优参数的确定
2.5.1最佳复合复小波系数的确定
2.5.2最优复小波的选取
2.6本章小结
3 GIS超高频局部放电试验研究
3.1引言
3.2缺陷模型及试验设备
3.2.1缺陷模型
3.2.2试验设备
3.2.3试验方法与步骤
3.3试验结果分析
3.4试验数据预处理
3.5本章小结
4基于人工神经网络的模式识别
4.1引言
4.2神经网络的选取
4.3RBF神经网络
4.3.1RBF网络的结构与工作原理
4.3.2RBF网络的学习算法
4.4局部放电模式识别结果分析
4.4.1单一复小波系数的模式识别
4.4.2复合复小波系数的模式识别
4.5本章小结
5结论与展望
参考文献
附录

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中图分类: > TM835 > 工业技术 > 电工技术 > 高电压技术 > 高电压试验设备及测量技术 > 高电压测量技术

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