[发明专利]一种电气设备油中局部放电超声直达波识别方法

权利要求书

1.一种电气设备油中局部放电超声直达波识别方法，其特征是，所述方法首先对测得的电气设备油中局部放电超声信号进行处理，并提取可以区分局放超声直达波与混叠波的特征参量，然后将这特征参量数据作为经仿真数据训练后的BP人工神经网络的输入量，利用BP人工神经网络判断该超声信号是直达波还是混叠波。

2.根据权利要求1所述的一种电气设备油中局部放电超声直达波识别方法，其特征是，采用仿真数据对BP人工神经网络进行训练的步骤如下：

a、通过分析模拟局放超声信号在模拟油箱中的折反射问题、衰减问题和传播路径问题，建立电气设备油中局放超声直达波与混叠波的模型：

直达波表示为：

 

    其中，表示直达波声压，为波形系数，为直达波传播距离，为纵波衰减系数，为横波衰减系数，为钢板厚度，和分别为纵波和横波的折射角，为纵波的折射系数，为横波的折射系数， 为声压初值， 为角频率；

混叠波表示为：

    

其中，为混叠波声压，为反射波声压，和分别为纵波和横波的反射角，分别表示折射波、反射波的传播距离，为纵波的反射系数，为纵波的折射系数，为横波的折射系数，为传感器接收到的反射波相对直达波的时延；

b、提取模拟局放超声直达信号的峰值因数、分形盒维数以及李雅普指数作为区分直达波和混叠波的特征参量；

① 峰值因数

对于脉冲波形的时域数据序列，=1,2，……，m，取其最大值为峰值，则峰值因数定义为：

，

其中为均方根值；

② 分形盒维数

假设离散时间序列是非空集，为采样的时间间隔，首先将离散时间序列归一化得到单位正方形区域，即：

，

取栅格大小为，在区间内，覆盖的最小正方形数目为：

，

因此在[0,1]内覆盖的总正方形数目为：

，

通过对特征区间内的求正方形的总数，并利用最小二乘法得到的直线的斜率即为分形盒维数；

 ③ 李雅普指数

假设为上的可微、连续映射，系统的状态方程满足迭代方程：，

令为的雅克比矩阵，即：

，

那么Lyapunov指数可以表示为：

，

c、利用从局放超声直达波与混叠波的模型提取的多组特征数据对BP人工神经网络进行训练。

3.根据权利要求1或2所述的一种电气设备油中局部放电超声直达波识别方法，其特征是，所述在BP人工神经网络的训练过程中，BP人工神经网络使用Sigmoid函数作为传输函数。