超聲波信號在局部放電檢測技術的特征集合探索

鄧 敏

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超聲波信號在局部放電檢測技術的特征集合探索

鄧 敏

（廈門紅相電力設備股份有限公司，福建廈門 361008）

高壓設備絕緣損壞會引起電力設備的局部放電，造成設備損壞。為實現對電力設備絕緣水平的有效監控，防止嚴重放電事故的發生，避免造成嚴重的損失，必須深入研究設備局部放電特征。局部放電超聲信號檢測是一種行之有效的檢測方法，在檢測過程中，電磁干擾不會對局部放電的超聲波檢測造成影響，但傳播路徑對檢測結果的影響較大。本文對局部放電超聲波信號的傳輸特性進行了介紹，對局部放電超聲波信號的特征提取方法進行了分析，并利用小波分析對局部放電超聲波信號進行了模式識別，對局部放電超聲波信號檢測的研究工作具有一定的參考價值。

超聲信號；局部放電；檢測技術；模式識別

電氣設備的絕緣缺陷是局部放電的主要原因，短暫的局部放電不會對設備造成嚴重的影響，但是隨著絕緣的不斷老化，則會有絕緣擊穿的危險發生，導致事故的發生。因此，加強局部放電的研究，及時發現絕緣隱患，避免事故的發生是很必要的。近年來，隨著新型電力電子元件的應用，硬件和軟件噪聲消除研究的日漸成熟，利用超聲波對局部放電位置和類型的檢測方法得到越來越多人的關注。R.Bozzo等研究人員利用超聲波檢測法實現了水輪機線棒局部放電的定位檢測。研究人員在線棒上人為制造出絕緣缺陷，然后在線棒上施加高于放電電壓的電壓，促使線棒的缺陷部位發生局部放電，然后通過超聲波分析，對缺陷的位置進行定位。實驗結果表明，超聲波法局部放電位置檢測準確度十分準確[1]。局部放電超聲波法檢測理論研究應經相當成熟，超聲波法檢測也得到廣泛的應用，很多超聲波檢測設備被投入使用。然而根據現場工作人員的反饋，這些設備的檢測效率都不高，而且數據分析能力不高。很多超聲波測試儀只能計算超聲波的幅值，對超聲波的其他特性的檢測較少，因此，檢測結果的可靠性不高[2]。要提高超聲波檢測裝置的性能和精度，就要對局部放電的超聲波信號特性進行深入研究，本文對超聲波信號的傳輸特性進行了介紹，對局部放電超聲信號的特征提取進行了分析，并利用小波分析對局部放電超聲信號的放電模型進行了研究。

1 局部放電超聲信號的產生及傳輸特性

當局部放電在高壓設備中發生時，則會伴隨有沖擊波的產生，通過對沖擊波的特性進行監測可以提前發現高壓設備內部的絕緣缺陷。通常沖擊波的頻率范圍會比較廣泛，為了避免外部噪聲的干擾，可以對超聲范圍內的聲波進行研究，進而對局部放電進行監測[3]。超聲波在設備內部傳播時，設備內部的裂縫、夾層等會引起超聲波信號的相位、幅值、頻譜等特征的改變。利用壓電傳感器可以將超聲信號轉換為電信號，對電信號進行變換、運算等手段處理后，可以得到超聲信號的波形和傳播時間等信息，根據這些數據信息可以對設備內部局部放電的情況進行定量和定性分析，并可以對故障位置進行定位[4]。局部放電超聲波信號傳播特性主要有如下幾種。

1）聲阻抗特性，研究聲阻抗主要考慮高壓局部放電的絕緣介質不同，對現場實際檢測的信號靈敏度不同，其表達式如下：

式中，表示介質密度；表示聲音在介質中的傳播速度。對應的高壓設備如變壓器使用的是變壓器油，GIS開關主要絕緣介質是SF6氣體，高壓電纜主要絕緣介質為高分子有機材料。

2）界面效應特性，超聲波在不同的介質中傳播時，由于介質阻抗的不同聲波會在介質的分界面發生反射。兩種介質的聲阻抗差別越大，聲波的反射也越多。反射系數代表了聲波在不同介質分界面的反射情況。反射系數0的表達式為

式中，1表示第一種介質的介質密度；2表示第二種介質的介質密度；1表示在第一種介質中的傳輸速度；2表示在第二種介質中的傳輸速度。

聲波在不同介質中傳播速度受不同因素的影響。聲波在氣態介質、液態介質和固態介質中的傳播速度表達如式（3）所示：

式中，表示介質比熱容；表示氣體壓力；表示介質的的密度；表示介質的體積彈性模量；表示樣式模量；=22(1)，是泊松系數。

聲波在介質傳播過程中的衰減過程十分復雜，聲波的衰減和分子的吸收率、傳輸介質的粘性系數和介質的熱導率相關。衰減系數的表達式如式（4）所示：

式中，2為平面波的吸收系數；為介質粘度系數；為頻率；0為介質的平均密度；為聲波在介質中的傳播速度；為介質的比熱系數；p為固定壓強下的比熱容；為熱導率。

另外，超聲波還有聲強和聲壓兩個特性參數，聲強和聲壓如式（5）所示：

式中，0為初始聲壓；0為初始聲強；為聲波衰減系數；為聲波傳播距離。

2 局部放電超聲信號特征提取

提取局部放電超聲信號的目的在于提取最能代表信號特點的特征量，這些特征量應可以明顯區分不同類型局部放電，從而可以借助超聲波信號的不同特征對對局部放電進行分類。特征提取是把復雜信號從復雜的多為數據空間向低維數據空間映射，提取出簡單有效的特征量，通過這些特征對局部放電超聲信號進行有效區分[5]。目前局部放電超聲信號特征提取的常用方法有時域分析法、頻域分析法和時頻域分析法，本文利用紅相電力開發的PDT-200設備采樣的數據和設備所采用的時域、頻域分析法作案例進行說明，在時域分析時選取了方差（VAR）、絕對積分平均值（AVA）、超聲信號的峰度（BK）、偏度（BS）5個特征參數，頻域分析選取了功率譜最大值（MPS）、中值頻率（MF）、平均功率頻率（MPF）3個特征參數[6]。

用超聲波采集探頭對同一種局部放電采集的波形不是完全相同的，但當信號變換到頻域時，相同的放電超聲頻域波形具有相對的穩定性[7]，如圖1所示。

圖1 時域與相應頻域波形對比圖

頻域特征提取采用的方法主要是利用傅里葉變換將時域信號轉換為頻域信號，從而在頻域范圍中觀察超聲信號的頻率特征，往往采用功率譜密度進行分析，計算式為

式中，()為局部放電超聲信號進行傅里葉變化后的表達式；為局部放電超聲信號的采樣點數。

利用數字示波器可以記錄局部放電超聲信號的波形，將波形導出，可以利用Matlab編寫相應的功能函數求得相應特征參數。表1記錄了高壓導體突起（HVCP）、地電極尖刺（GES）、懸浮金屬顆粒（SMP）、自由金屬顆粒（FMP）、絕緣子表面固定金屬顆粒（IMP）、絕緣內部氣泡（IB）幾種類型局部放電超聲信號的部分特征參數。

圖2將不同類型的局部放電超聲信號的特征參數放到坐標軸中進行比較，圖中縱坐標表示特征參數的大小，橫坐標表示特征參數的數量。其中1～88、89～176、177～264、265～352、353～440、411～528分別為高壓導體突起（HVCP）、地電極尖刺（GES）、懸浮金屬顆粒（SMP）、自由金屬顆粒（FMP）、絕緣子表面固定金屬顆粒（IMP）、絕緣內部氣泡（IB）的放電數據。可以看出，RMS可以辨別絕緣內部氣泡放電，VAR可以辨別懸浮金屬顆粒放電，這樣根據特征參數的分布特點就可以區分不同局部放電的超聲信號。

3 局部放電超聲信號識別

本文對局部放電超聲信號進行去噪的方法為小波分析法，小波分析以傅里葉變換為基礎，可以進行多層次的細微時域頻域分析。

表1 不同類型局部放電超聲信號的部分特征參數

圖2 不同類型的局部放電超聲信號的特征參數比較圖

小波分析去噪的步驟為：

1）對超聲信號進行小波分解。選擇適當的小波函數進行分解計算。

2）度不同分解尺度的信號進行去噪處理。

3）進行小波逆變換重構，重新建立信號[8]。

其流程圖如圖3所示。

圖3 小波去噪流程圖

小波分析的函數有多種，在工程應用中，選擇適當的小波函數是非常重要的，不同的小波函數對超聲信號的處理結果是不同的。處理結果和理論結果越小說明小波函數的適應度越好[9]。如下為幾種常用的小波函數。

1）Haar小波函數

Haar小波應用較早，較為簡單，Haar小波的表達式如式（7）所示：

2）db小波函數

dbN小波的是小波的階數，小波函數和尺度函數的支撐區是2-1，是小波函數的消失矩，db只在=1時具有對稱性。db小波函數沒有固定的表達式。

當令

（8）

其中

3）Morlet小波函數

Morlet小波是高斯包絡的正弦函數，其表達式為

式中，為波形重構時的歸一化常數。

利用Matlab軟件對超聲波進行小波去噪的閾值處理方法主要有默認閾值、給定閾值和強制去噪三種方法[10]。下面利用Haar小波函數利用給定閾值法進行去噪處理，分解層數是3。圖4（a）、（b）分別為信號去噪前和去噪后的信號波形對比圖。

圖4 小波去噪前后信號波形對比圖

對示波器采集的信號數據利用Matlab進行小波去噪處理后，提取特征參數。表2包含部分不同局部放電超聲信號的特征參數值。

我們需要對特征參數進行歸一化處理，將數據轉化到[0,1]范圍內。在特征參數中選擇88個，一般作為訓練樣本，一半作為測試樣本，將特征參數樣本分類表號，其中HVCP、GES、SMP、FMP、IMP、IB依次用標簽1—6標識，然后利用如下的歸一化公式處理。

式中，為特征參數實際值，min=min()，max= max()，從而特征參數被歸化到[0,1]范圍內。然后利用高斯核函數（RBF核函數）進行模式識別。高斯函數的參數選1，參數選2，最終得出不同放電類型的信號識別結果見表3。

表2 部分不同局部放電超聲波信號的特征參數

表3 不同類型局部放電超聲信號的識別結果

通過對所選取的數據進行分析，從識別結果中可以看出，經小波去噪后懸浮金屬顆粒放電的識別率達到90%以上，其他類型放電的識別率達到了100%，通過大量的試驗和現場測試，由于檢測對象和現場條件的實際復雜程度的不同，會對識別率造成一定的影響，但總體來說該方法的準確度還是比較高的。

4 結論

局部放電的超聲波檢測是高壓設備絕緣檢測的重要手段，利用小波分析對局部放電超聲波信號進行處理并提取特征參數，可以對局部放電模式進行識別，從而精確的判斷出電力設備的絕緣故障類型。本文采用較少的特征參數，簡化了信號識別的過程，使識別速度提高了，在其他信號分析過程中可以嘗試其他去噪算法，以期進一步提高去噪效果，獲得更高的準確度。

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Research on Feature Set of Partial Discharge Detection Technology based on Ultrasonic Signal

Deng Min

(Xiamen Hongxiang Electric Power Equipment Co., Ltd, Xiamen, Fujian 361008)

High voltage equipment insulation damage will cause partial discharge of power equipment, resulting in equipment damage. In order to realize the effective monitoring of the insulation level of the power equipment, prevent the occurrence of the serious discharge accident and avoid the serious loss, the partial discharge characteristics of the equipment must be studied deeply. Partial discharge ultrasonic signal detection is an effective detection method in the detection process, caused by the effect of ultrasonic on the partial discharge detection of electromagnetic interference, but the propagation path effects on the testing results of large. The transmission characteristics of PD ultrasonic signal are introduced. The characteristics of partial discharge ultrasonic signal extraction methods were analyzed, and using wavelet analysis on partial discharge ultrasonic signals are used in pattern recognition of partial discharge ultrasonic signal detection research has a certain reference value.

ultrasonic signal; partial discharge detection; technology; pattern recognition

鄧 敏（1975-），男，福建省漳平市人，本科，工程師，主要從事電力設備狀態檢修業務的技術工作。