[发明专利]一种利用高斯预测模型的振声检测信号重构方法和系统在审
申请号: | 202010593737.4 | 申请日: | 2020-06-27 |
公开(公告)号: | CN111751098A | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
发明(设计)人: | 翟明岳 | 申请(专利权)人: | 广东石油化工学院 |
主分类号: | G01M13/00 | 分类号: | G01M13/00;G01H17/00;G06F17/16 |
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地址: | 525000 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 利用 预测 模型 检测 信号 方法 系统 | ||
本发明的实施例公开一种利用高斯预测模型的振声检测信号重构方法和系统,所述方法包括:步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S;步骤102生成信号差分序列ΔS;步骤103求取期望序列Sexp;步骤104求取拉格朗日函数矩阵K;步骤105求取高斯预测模型参数;步骤106求取拉格朗日因子矢量aopt;步骤107求取高斯预测矩阵G;步骤108求取高斯调整因子μ;步骤109求取高斯最佳权重矩阵Wopt;步骤110求取重构后的信号序列Snew。
技术领域
本发明涉及电力领域,尤其涉及一种变压器振声信号的重构方法和系统。
背景技术
随着智能电网的高速发展,电力设备安全稳定运行显得尤其重要。目前,对超高压及以上电压等级的电力设备开展运行状态检测,尤其是对异常状态的检测显得愈加重要和迫切。电力变压器作为电力系统的重要组成部分,是变电站中最重要的电气设备之一,其可靠运行关系到电网的安全。一般而言,变压器的异常状态可分为铁芯异常与绕组异常。铁芯异常主要表现为铁芯饱和,绕组异常通常包括绕组变形、绕组松动等。
变压器异常状态检测的基本原理是提取变压器运行中的各特征量,分析、辨识并跟踪特征量以此监测变压器的异常运行状态。检测方法按照接触程度可分为侵入式检测和非侵入式检测;按照是否需停机检测可分为带电检测和停电检测;按照检测量类型可以分为电气量法和非电气量法等。相比而言,非侵入式检测可移植性强,安装更方便;带电检测不影响变压器运行;非电气量法与电力系统无电气连接,更为安全。当前变压器运行状态的常用检测方法中,包括检测局部放电的脉冲电流法和超声波检测法、检测绕组变形的频率响应法以及检测机械及电气故障的振动检测法等。这些检测方法主要检测变压器绝缘状况及机械结构状况,其中以变压器振动信号(振声)的检测最为全面,对于大部分变压器故障及异常状态均能有所反应。
变压器在运行过程中,铁芯硅钢片的磁致伸缩与绕组电动力引起的振动会向四周辐射不同幅值和频率的振声信号。变压器正常运行时对外发出的是均匀的低频噪声;如果发出不均匀声音,则属不正常现象。变压器在不同运行状态下会发出有区别性的声音,可通过对其发出声音的检测,掌握变压器的运行状况。值得关注的是,对变压器不同运行状态下发出声音的检测不仅可以检测很多种引起电气量变化的严重故障,还可以检测许多并未危及绝缘的没有引起电气量变化的异常状态,比如变压器内外部零部件松动等。
发明内容
如前所述,振声检测方法利用了变压器发出的震动信号,很容易受到工作环境的影响,造成信号传输的中断和信号质量的严重下降,使得接收到的部分振声信号无法使用,因此如何有效地重构变压器振声信号,是此方法能否成功应用的重要制约因素。现在常用的方法,对此问题重视不够,还未采取有效的措施解决此问题。
本发明的目的是提供一种利用高斯预测模型的振声检测信号重构方法和系统,所提出的方法利用了振声检测信号的连续性,通过高斯预测模型性质重构振声检测信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能,计算也较为简单。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种利用高斯预测模型的振声检测信号重构方法,包括:
步骤101 获取按时间顺序采集的信号序列S;
步骤102 生成信号差分序列ΔS,具体为:所述信号差分序列ΔS中的第1个元素为0,所述信号差分序列ΔS中第i个元素为si-si-1;i为元素序号,所述元素序号i的取值范围为i=1,2,···,N;N为所述信号序列S的长度;
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