[发明专利]基于Chirplet变换的局部放电信号时域特征提取方法

说明书

本发明提供了一种基于Chirplet变换的局部放电信号时域特征提取方法，包括以下步骤：步骤一，读取局部放电信号；步骤二，对局部放电信号建立Chirplet基函数模型；步骤三，采用自适应算法估算Chirplet基函数模型参数的初值，获取最佳基函数的线性组合；步骤四，对局部放电信号进行Chirplet变换，得到时频图谱；步骤五，针对高频局部放电脉冲电流信号，将时频谱图转化为TF图谱。本发明的优点在于分辨率高、时频聚集性好、降噪性能优良。

技术领域

本发明涉及局放信号处理技术领域，具体地，涉及一种基于Chirplet变换的局部放电时域特征提取方法。

背景技术

随着经济的发展和科技的进步，我国电网的电压等级和容量不断提高，电力系统的运行机制与结构越来越复杂，这对电力设备的绝缘性能提出了更高的要求，电力设备绝缘状态的诊断和评估也越来越重要。2012年7月，由于印度北方的一座超高压变电站出现问题，导致输电线路和变电站过负荷，最终导致北部电网全线崩溃，影响约6亿人口的用电。国内也经常发生由于绝缘问题引起的设备起火爆炸事故，造成严重的经济损失和影响人口的正常用电。根据电力公司对故障类型的统计得到电力设备的绝缘故障占比较大，所以对电力设备的绝缘状态进行检测具有十分重要的意义。

局部放电是导致电力设备绝缘性能劣化和寿命缩短的重要原因之一，故局部放电检测技术是电力设备绝缘状态诊断及故障定位的有效手段，其中局部放电信号特征值的提取技术是局部放电检测的关键。应用广泛的相位统计方法在局部放电波形分析中取得了一定的效果，但不能完整地体现和利用时频域以及频谱时效性等信息，会引起诊断的漏判和误判。对局部放电信号进行时域分析可充分反映信号的频谱特性，为故障的判定提供有力证据。

局部放电信号是一种非平稳信号，具有时变的频谱，仅仅从时域或频域进行特征提取不能全面反映局部放电的信息。时频分析TFA(Time-Frequency Analysis)方法可将非平稳信号的时域与频域分析结合起来，在时频平面上表征放电信号随时间变化的频率和幅值，可用于分析局部放电的电、声脉冲信号。

通过技术文献检索发现，目前应用于局部放电时频分析的方法主要有短时傅里叶变换(STFT)、Gabor变换、小波变换(WT)和Wigner-Ville分布(WVD)，STFT和Gabor变换由于时域分析窗固定的缺点，不能同时兼顾时域和频域的分辨率，时域分辨能力受限；小波变换可同时满足时域和频域的分辨率，但在信号分解过程中会造成频率混叠；Winger-Ville分布不含窗函数，具有良好的时频聚集性、时移性、频移性等特性，但对多分量信号会产生交叉项干扰。针对局放信号的时频分析，国内外许多学者进行了研究：L Yang等利用小波变换对变压器局部放电UHF信号进行时域分析，提取了局放信号的时频特性；廖瑞金等提出采用AORGK时频分布表征局部放电的时频信息，可有效地表征不同绝缘缺陷类型的信号；杨丰源等提出改进EEMD和Cohen类分布结合的时域分析方法，结果表明该方法可准确辨别出特征脉冲信号，且有效削弱信号内部交叉干扰项。这些方法缺乏普遍应用性，且不同的方法有其特有的局限性。

本发明提出一种基于Chirplet变换的局部放电信号时域特征提取方法，可有效滤除重叠噪声信号，避免交叉干扰，且有很好的时频聚集性和降噪性能。Chirplet变换是一种参数化的时域分析方法，其时频分析网格除了具有时间平移和时频尺度变化之外，还增加了频率平移、时频倾斜以及在倾斜方向上的尺度变化，使得变换的时频分析网格具有多种形式，结合自适应算法获得最佳基函数的线性组合，得到信号的时频谱。

发明内容