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GIS局放信號小波去噪和模式識別方法

2012-04-29 12:26:23劉秀瑾王銘孫兆堂
考試周刊 2012年3期
關鍵詞:信號分析檢測

劉秀瑾 王銘 孫兆堂

摘要: 本文介紹了小波閾值法對GIS局放信號的檢測方法及識別模式。小波分析具有多分辨特性,對多變化的信號具有更加敏銳的反應,大大增強了GIS局放信號背景噪聲的檢測能力,從而達到了較好的濾波效果。

關鍵詞: GIS局放信號小波去噪識別方法

GIS局放信號小波分析的原理建立在傅立葉分析的基礎之上,在頻域和時域這兩個方面進行了有效的調整,是對后者分析方法的有效提高。小波分析具有多分辨率的特點,在低頻段的區域內可以使用較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率,而在高頻段的區域內則使用較低的頻率分辨率和較高的時間分辨,利用該識別模式實現GIS局放信號小波去噪的目的。

一、小波分析的基本原理

小波分析的基礎在于小波基原理的應用,世界上第一個小波基是由Strongberg J.O在1982年提出的。小波在變換特征上具有“變焦距”的特征,也就是上面所說的能夠根據其自身的特點結合實際環境的要求改變時頻窗口的大小,從而改變局部放電信號測試能力的準確度。當頻率越來越高的時候,小波的頻寬越來越窄,這種特性反應到局放測試中就變成了當噪聲頻率越高時,小波檢測在時間上的跨度上越窄,在空間的跨度上越長,從而可以抓住所檢測范圍的細小范圍,因此,小波在應用上有“數學顯微鏡”之美譽。

二、信號的小波分解特性

1.小波分解特性的重要性

GIS局放測試得到的信號是離散的,在利用小波原理進行分析的時候必須了解信號在小波原理下的分解特性,這樣才能更好地在實踐過程中利用小波分析達到GIS局放測試的去噪作用。經過大量的研究表明,在GIS局放過程中背景噪聲在所有檢測到信號中占了很多一部分,而且形式多種多樣,比如說有連續的周期性干擾、脈沖型干擾,還有更多白噪聲干擾等。目前來講,GIS局放信號中的去噪過程主要是指去除白噪聲對于信號檢測的干擾影響。 背景噪聲的干擾加大了局放信號檢測的難度。在分析信號的小波分解特性時,我們需要知道局部放電這一物理過程發生時間實際上非常短暫,而且在絕緣材料中的運動模式也非常雜亂無章,這正是局放信號檢測的難度所在。小波原理之所以在GIS局放檢測中有其獨特的魅力,正是因為其局放信號分解的獨特性。

2.基于離散小波分析原理的去噪作用

離散小波分析原理是小波分析手段中的重要組成部分,是GIS局放信號檢測去噪過程的重要手段。按照時間頻率和空間頻率的設定值產生的不同作用,離散小波分析可以簡單地分為三種類型。

(1)強制型消燥處理方式。從本質原因上來講,局部放電產生的原因主要有電介質分布不均勻、制造工藝中出現氣泡和雜志等。比如在絕緣材料的制作過程中由于不同電介質的膨脹系數不一樣,成品出現不同的密度,使部分區域承受的電壓不一樣。當電壓值超過其承受值的時候就導致了局部放電。介質的干擾作用越大,則局放越明顯。強制型消燥的處理方式就是人為地去除一些高頻率信號的影響,把頻段控制在某一區域進行檢測,這種方法雖然使觀測結果比較集中,但是容易丟失有用的信號。

(2)默認閾值型消燥處理方式。該方式利用檢測設備中自帶的數據庫,通過適當刷選,從而對局放信號進行消燥。該方式比強制型消燥方式更加科學,但是仍然有可能排除掉很多有參考價值的測試信號。

(3)待定值消燥型處理方式。這種方法結合了強制型和默認閾值型的消燥方式,通過在設備上設置多個參考點,用戶可以根據自身產品的特性,使用環境的要求等具體情況預先設定參考值的上下線范圍,在這一參考值范圍內設備根據自帶的數據庫自動進行信號的消燥作用。這種消燥方式更加科學化,但是對局放測試設備的操作提出了更高的要求。

三、小波去噪模式識別方式

局部放電過程在時間上是非常短暫的,同樣,其在空間上運動軌跡也是飄忽不定的,我們需要設定一個坐標性判斷其運動模式,才能進一步根據小波分析原理分析GIS局放測試信號的去噪識別方式。

我們以神經網絡的局放模式作為特定的例子,簡要地說明小波去噪模式的識別方式,該坐標系也是目前運用得最廣泛的一種。我們以神經網絡系統舉例說明小波去噪模式的識別主要是因為神經網絡系統是一個高度復雜的系統,從單一的神經元結構分析其功能和結構是十分簡單,這好比在整個小波識別模式中的基本單元——小波基一樣。小波基在整個識別模式中是結構和功能最簡單的部分,也是我們分析小波去噪識別模式的基礎。

由此我們可以設想小波去噪識別系統是類似于神經網絡的復雜系統,雖然其基本單位小波基的運行是十分簡單的,但整個網絡系統充滿著大量自學習和變化的因素,假設有一個未知信號進入到該系統中,小波去噪模式系統就會根據原有的映射關系,這些映射關系是在長期的自學習和變化中形成的,將該信號分配到一定的輸出狀態中,從而完成全部輸入信號的分配過程。那么在待定值消燥型原則的作用下,一定范疇內的信號在能被收集成為有效的采樣點,這一待定值的設定反映在該系統中就是有部分未知信號進入系統中時,即我們所說的背景噪聲,將成為無效值而被排除在采樣點之外。

四、結語

本文簡要地介紹了在小波原則下測試GIS局部放電信號的去噪原理和模式識別方式舉例,顯然在局放信號的檢測中頻寬的設定對局放信號檢測的精確性起著至關重要的作用,小波去噪的特性能夠有效地滿足GIS局放信號檢測的要求,應該得到我們足夠的重視。

參考文獻:

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[3]蔚承英,陳勇剛,楊利平,王國交.基于GPRS和嵌入式計算機的遠程監控系統研究[J].安防科技,2008,(02).

[4]歐陽森,王建華,耿英三,宋政湘,陳德桂,張桂青.基于小波和神經網絡的電能質量辨識方法[J].電工電能新技術,2003,(03).

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