揚(yáng)州國(guó)浩電氣有限公司
主營(yíng)產(chǎn)品: 局部放電測(cè)試儀,超聲波局部放電測(cè)試儀,開(kāi)關(guān)柜局部放電測(cè)試儀,局部放電在線監(jiān)測(cè),電力電纜故障測(cè)距儀,高壓電纜故障測(cè)試儀,高壓電纜故障檢測(cè)儀,通信電纜故障綜合測(cè)試儀 |
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2018-7-10 閱讀(3117)
伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和人工智能的興起,模式識(shí)別技術(shù)廣泛地運(yùn)用于局部放電的研究中,作為一種重要的故障診斷方法。
PD在線檢測(cè)中,模式識(shí)別是噪聲去除之后的另一大難點(diǎn)問(wèn)題。檢測(cè)到的放電脈沖可能來(lái)自電纜本體、電纜終端頭、也可能來(lái)自與其連接的其他設(shè)備(如開(kāi)關(guān)柜等)。由于不同來(lái)源的PD信號(hào),對(duì)設(shè)備的危害不同,其判斷標(biāo)準(zhǔn)也有所不同,所以對(duì)PD信號(hào)的識(shí)別就顯得尤為重要。傳統(tǒng)的局部放電識(shí)別方法*取決于專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),具有很大的局限性,應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助測(cè)量系統(tǒng)獲得的局部放電信息比目測(cè)的結(jié)果具有更豐富的細(xì)節(jié),能夠反映出不同局部放電類(lèi)型更細(xì)微的差異。現(xiàn)階段模式識(shí)別的主要步驟如下圖所示。
步是學(xué)習(xí)過(guò)程。在這一過(guò)程中首先是樣本庫(kù)的建立,即通過(guò)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,用PD源已知的信號(hào)作為學(xué)習(xí)樣本。從這些樣本中提取特征,構(gòu)成特征向量,利用某種分類(lèi)器將學(xué)習(xí)樣本劃分成不同的大類(lèi),即電纜PD,終端頭PD,開(kāi)關(guān)柜表面放電等等。
第二步是識(shí)別過(guò)程。在這一過(guò)程中,對(duì)于PD源未知的PD信號(hào),在用與步相同的規(guī)則提取特征后,利用分類(lèi)器與已存在的各類(lèi)數(shù)據(jù)特征對(duì)比,進(jìn)行匹配,從而判斷出放電的類(lèi)型。
由上述可知,模式識(shí)別的重點(diǎn)是特征提取和分類(lèi)器(識(shí)別算法)的選擇。特征提取是PD識(shí)別的步,特征選取的好壞直接影響到識(shí)別的效果。目前,PD特征提取的方法主要分為兩大類(lèi):統(tǒng)計(jì)特征法和時(shí)域分析法。基于統(tǒng)計(jì)特征法的模式識(shí)別目前實(shí)際應(yīng)用較多,一般針對(duì)PD的各種統(tǒng)計(jì)分布譜圖進(jìn)行,常用的方法有n一q一ψ三維譜圖分析法、分形維數(shù)法、灰度圖像識(shí)別法,及各種方法的混合使用等。但統(tǒng)計(jì)特征法中的各種方法都涉及到了PD信號(hào)的相位,而配電電纜一般為三芯結(jié)構(gòu)且共一根地線,當(dāng)兩相或三相同時(shí)出現(xiàn)PD時(shí),檢測(cè)PD的相位特征變得幾乎不可能。時(shí)域分析法是針對(duì)高速采集一次放電產(chǎn)生的時(shí)域脈沖所得到的波形特征或相應(yīng)的變換結(jié)果進(jìn)行模式識(shí)別。目前主要有傅里葉分析法,小波分析法及波形參數(shù)直接提取法等。由于PD脈沖在傳輸過(guò)程的衰減和變形、以及現(xiàn)場(chǎng)嚴(yán)重的電磁干擾等,要準(zhǔn)確提取其特征量非常困難,故時(shí)域分析法在實(shí)際檢測(cè)中的研究應(yīng)用還相對(duì)較少。
模式識(shí)別中的分類(lèi)器主要有三種:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器、小距離分類(lèi)器以及模糊識(shí)別分類(lèi)器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器是將樣本的特征值作為輸入向量,通過(guò)對(duì)已知樣本的訓(xùn)練,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值和閩值,確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出之間的映射關(guān)系,然后對(duì)未知的放電類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良特性在PD的模式識(shí)別中得到了廣泛應(yīng)用。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。小距離分類(lèi)器是通過(guò)對(duì)特征向量的計(jì)算,得到未知的放電類(lèi)型與已知的各類(lèi)樣本之間的距離,按小距離將其分類(lèi)。模糊識(shí)別分類(lèi)器的理論基礎(chǔ)是模糊數(shù)學(xué),在識(shí)別中的過(guò)程中利用模糊數(shù)學(xué)方法對(duì)分類(lèi)對(duì)象進(jìn)行判定。