局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法及系统与流程

1.本发明涉及局部放电检测技术，尤其是涉及一种局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法及系统。


背景技术：

2.国外意大利bologna大学g.c.montanari教授等于2002年开始、国内西安交通大学李彦明教授等则于2008年开始，相继提出了基于超宽频带(频带可以覆盖或涉及gb/t 7354、gb/t 20833.1、gb/t 20833.2和gb/t 23642所规定的常规电气检测(30khz-1mhz)、高频(3mhz-30mhz)以及甚高频(30mhz-300mhz)定义的频段)检测的局部放电(partial discharge,pd)脉冲源检测技术。即将脉冲波形-时间序列检测代替传统的脉冲峰值-时间序列检测，记录单个脉冲波形及其获取时刻(交流电压下也可以为相位信息)；由于超宽频带检测保留了脉冲较“全”的波形信息，且不同脉冲源产生的波形具有“自相似性”，利用某种“方法”可以将获取的混合原始脉冲群进行快速分类，实现脉冲源间的分离即实现pd源和噪声源或多pd源之间的分离。
3.上述某种“方法”将获取的混合原始脉冲群进行快速分类是该超宽频带技术实施的关键，其分为两大部分：
①
是脉冲波形特征参数提取方法；
②
是基于特征参数分布的聚类技术。其中，对于第
①
部分，司文荣等人发表于2009.03电工技术学报期刊的《基于波形非线性映射的多局部放电脉冲群快速分类》，提出了脉冲波形的非线性映射方法。即提取结果在2d平面或3d空间中分布显示，再利用智能聚类分析等手段(第
②
部分技术)实现脉冲群分离形成各自特征的子脉冲群，从而实现多pd源以及噪声源的分离。国家电网企业标准《q/gdw 11400-2015电力设备高频局部放电带电测试技术现场应用导则》则给出了等效时频法的脉冲波形特征参数提取方法，利用相应仪器开展电力设备带电检测的应用。
4.但在实际工程应用中，由于受传播路径影响，超宽频带检测获取噪声源或者pd源产生的脉冲波形存在时域波形表征上非常相似的工况。使得现有基于等效时频法的脉冲波形特征参数提取方法不能完全满足后期利用智能聚类分析等手段实现多pd源以及噪声源的分离。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.根据本发明的一个方面，提供了一种局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法，其特征在于，该方法针对超宽频带检测获取脉冲源形成的混合脉冲波形-时间序列即脉冲群，所述方法包括以下步骤：
8.步骤101，对脉冲群中的单个脉冲波形利用小波去噪并幅值归一化后形成时域波形；
9.步骤102，对时域波形进行时频变化，形成时频图像；
10.步骤103，对时频图像进行时间和频率的边缘计算，然后求取时间边缘和频率边缘的标准差；
11.步骤104，对脉冲群中的所有单个脉冲波形求取对应的时间边缘标准差和频率边缘标准差，得到时频边缘标准差特征参数平面分布。
12.根据本发明的另一个方面，提供了一种用于所述局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法的系统，包括超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块、脉冲时域波形模块、时频变换变换模块、时间边缘模块、频率边缘模块、时间边缘标准差模块、频率边缘标准差模块和时频边缘标准差特征参数平面分布模块；
13.所述的超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块通过脉冲时域波形模块与时频变换变换模块连接，所述的时频变换变换模块分别与时间边缘模块、频率边缘模块连接，所述的时间边缘模块与时间边缘标准差模块连接，所述的频率边缘模块与频率边缘标准差模块连接，所述的时间边缘标准差模块、频率边缘标准差模块分别与时频边缘标准差特征参数平面分布模块连接。
14.作为优选的技术方案，所述的超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块为采用模拟带宽数十mhz、采样率100ms/s及以上的数据采集装置，通过频率响应数十mhz及以上满足纳秒级pd超宽频带检测的耦合装置，基于脉冲波形触发技术记录单个脉冲时域波形和对应触发时刻的脉冲波形-时间序列即脉冲群pj(t)，具体定义如下：
[0015][0016]
式中：
[0017]
j为第j个脉冲，其中j＝1,2,
…
n，n为脉冲群中包含脉冲波形的总个数；
[0018]
k为脉冲波形由k个点组成，点数由采样率fs*采样时长决定。
[0019]
作为优选的技术方案，所述的系统还包括设在超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块与时频变换变换模块之间的小波去噪模块，该小波去噪模块对脉冲群中的单个原始脉冲波形利用小波去噪并幅值归一化后形成时域波形。
[0020]
作为优选的技术方案，所述的脉冲时域波形模块用于存放时域波形即pj(t)，作为被后续模块处理的对象。
[0021]
作为优选的技术方案，所述的时频变换变换模块利用page时频分布算法，对pj(t)进行时频变换，得到tfrj(t,f)时频图像。
[0022]
作为优选的技术方案，所述的时间边缘模块的处理公式如下：
[0023][0024]
其中tfrj(t,f)为经过时频变换变换模块处理后的时频图像信息，mf(t)j为经过时间边缘计算后的结果。
[0025]
作为优选的技术方案，所述的频率边缘模块的处理公式如下：
[0026][0027]
其中tfrj(t,f)为经过时频变换变换模块处理后的时频图像信息，m
t
(f)j为经过时
间频率计算后的结果。
[0028]
作为优选的技术方案，所述的时间边缘标准差模块的计算如下：
[0029][0030]
其中为时间边缘均值；
[0031]
为时间边缘的能量。
[0032]
作为优选的技术方案，所述的频率边缘标准差模块的计算如下：
[0033][0034]
其中为频率边缘均值；
[0035]
为频率边缘的能量。
[0036]
作为优选的技术方案，所述的时频边缘标准差特征参数平面分布模块的计算如下：
[0037][0038]
其中j为第j个脉冲，j＝1,2,
…
n，n为脉冲群中包含脉冲波形的总个数。
[0039]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0040]
1、本发明充分利用脉冲波形信号的非平稳表征在时域和频域的联合时频分布特性，利用时频图像的时间和频率矩分布求取特征参数。
[0041]
2、本发明比现行仅基于脉冲时域和频域波形的特征参数提前方法(比如等效时频法)具有更强的鲁棒性、且算法简单能够方便实现等优点。
[0042]
3、本发明最主要的是能够处理脉冲波形在时域特性表征相似的脉冲源，等效时频矩特征参数平面分布具有“类内聚”、“类间离”特性，适合用于构建超宽频带pd检测的脉冲群快速分类技术。
附图说明
[0043]
图1为本发明所示方法的组成主要模块；
[0044]
图2为本发明方法中脉冲数据的处理流程图；
[0045]
图3为本发明方法在直流耐压超宽频带检测获取油中尖板缺陷放电的典型单个pd脉冲原始波形及其处理过程中的数据图；其中(a)为原始时域波形；(b)为原始时域波形的时频变换——时频图像；(c)为时频图像的时间边缘分布；(d)为时频图像的频率边缘分布；
[0046]
图4为本发明方法在直流耐压超宽频带检测获取油浸纸板内部气隙缺陷放电的典型单个pd脉冲原始波形及其处理过程中的数据图；其中(a)为原始时域波形；(b)为原始时域波形的时频变换——时频图像；(c)为时频图像的时间边缘分布；(d)为时频图像的频率边缘分布；
[0047]
图5为本发明方法在直流耐压超宽频带检测获取油纸沿面缺陷放电的典型单个pd
脉冲原始波形及其处理过程中的数据图；其中(a)为原始时域波形；(b)为原始时域波形的时频变换——时频图像；(c)为时频图像的时间边缘分布；(d)为时频图像的频率边缘分布；
[0048]
图6为本发明方法在直流耐压超宽频带检测获取油中悬浮缺陷放电的典型单个pd脉冲原始波形及其处理过程中的数据图；其中(a)为原始时域波形；(b)为原始时域波形的时频变换——时频图像；(c)为时频图像的时间边缘分布；(d)为时频图像的频率边缘分布；
[0049]
图7为本发明方法形成的时频边缘标准差特征平面，直流耐压超宽频带检测获取油中尖板、油浸纸板内部气隙、油纸沿面和油中悬浮缺陷放电对应脉冲波形-时间序列(各含100个脉冲波形)对应的参数分布。
具体实施方式
[0050]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0051]
本发明充分利用脉冲波形信号的非平稳表征在时域和频域的联合时频分布特性，比现行仅基于脉冲时域和频域波形的特征参数提取方法具有更强的鲁棒性、且算法简单能够方便实现等优点，适合用于构建超宽频带pd检测的脉冲群快速分类技术。
[0052]
本发明提供了一种局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法。即针对超宽频带检测获取pd源和噪声源等脉冲源形成的混合脉冲波形-时间序列即脉冲群，首先对脉冲群中的单个脉冲波形利用小波去噪(例如，谐波小波变换)并幅值归一化后形成时域波形(也可不进行滤波处理)；其次对时域波形进行时频变化(例如，page时频变换)，形成时频图像；再次对时频图像进行时间和频率的边缘计算；并分布求取时间边缘和和频率边缘的标准差；最后对脉冲群中的所有单个脉冲波形求取对应的时间边缘标准差和频率边缘标准差，得到时频边缘标准差特征参数平面分布。基于时频边缘标准差特征参数平面分布，即可构建超宽频带pd检测的脉冲群快速分类技术，用于“自相似性”子脉冲群的聚类达到多pd源以及噪声源的分离。
[0053]
如图1所示，本发明用于所述局部放电脉冲波形时频图像边缘特征参数提取方法的系统，包括超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块10、脉冲时域波形模块12、时频变换变换模块13、时间边缘模块14、频率边缘模块15、时间边缘标准差模块16、频率边缘标准差模块17和时频边缘标准差特征参数平面分布模块18；
[0054]
所述的超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块10通过脉冲时域波形模块12与时频变换变换模块13连接，所述的时频变换变换模块13分别与时间边缘模块14、频率边缘模块15连接，所述的时间边缘模块14与时间边缘标准差模块16连接，所述的频率边缘模块15与频率边缘标准差模块17连接，所述的时间边缘标准差模块16、频率边缘标准差模块17分别与时频边缘标准差特征参数平面分布模块18连接。
[0055]
所述的超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块10为采用模拟带宽数十mhz、采样率100ms/s及以上的数据采集装置(需加装10khz及以上高通滤波器，滤除高次谐波等背景噪声信号)，通过频率响应数十mhz及以上满足纳秒级pd超宽频带检测的耦合装置(可用于交流、直流和冲击电压下的pd耐压试验回路)，基于脉冲波形触发
技术记录单个脉冲时域波形和对应触发时刻的脉冲波形-时间序列即脉冲群pj(t)，定义如下：
[0056][0057]
式中：
[0058]
j——第j个脉冲(j＝1,2,
…
n，n为脉冲群中包含脉冲波形的总个数)；
[0059]
k——脉冲波形由k个点组成，点数由采样率fs*采样时长决定。
[0060]
图3(a)、图4(a)、图5(a)和图6(a)为2.5gs/s采样率、1ghz模拟带宽超宽频带检测获取的脉冲波形-时间序列即脉冲群中包含的单个原始脉冲时域波形示例。
[0061]
所述的系统还包括设在超宽频带检测获取的pd源和噪声源混合的脉冲波形-时间序列模块10与时频变换变换模块13之间的小波去噪模块11，该小波去噪模块11对脉冲群中的单个原始脉冲波形利用小波去噪并幅值归一化后形成时域波形。
[0062]
离散信号pj(t)的谐波小波变换定义如下：
[0063]
设有实偶函数we(t)和实奇函数wo(t)，它们的傅里叶变换分别为：
[0064][0065][0066]
其中，
[0067]
则对有
[0068][0069]
所对应的函数w(t)＝we(t)+iwo(t)由的傅里叶变换得
[0070]
w(t)＝[exp(i4πt)-exp(i2πt)]/(i2πt)
ꢀꢀꢀ
(5)
[0071]
称之为谐波小波。
[0072]
所述的脉冲时域波形模块12，主要用于存放时域波形即pj(t)，作为被后续模块处理的对象。如不进行小波去噪处理，pj(t)为图3(a)、图4(a)、图5(a)和图6(a)所示单个原始脉冲时域波形，均存放在脉冲时域波形模块12中。
[0073]
所述的时频变换变换模块13，其利用page时频分布算法，对pj(t)进行时频变换，得到tfrj(t,f)时频图像。算法定义如下：
[0074][0075]
式(6)实际上是对时间t以前能量谱密度的微分。
[0076]
图3(a)、图4(a)、图5(a)和图6(a)所示原始时域波形的时频图像如图3(b)、图4
(b)、图5(b)和图6(b)所示。
[0077]
所述的时间边缘模块14和频率边缘模块15，依次定义如下：
[0078][0079][0080]
图3(b)、图4(b)、图5(b)和图6(b)所示时频图像tfrj(t,f)的时间边缘分布如图3(c)、图4(c)、图5(c)和图6(c)所示；频率边缘分布如图3(d)、图4(d)、图5(d)和图6(d)所示。
[0081]
所述的时间边缘标准差模块16和频率边缘标准差模块17，算法分别如下：
[0082]
时间边缘标准差：
[0083]
频率边缘标准差：
[0084]
式中：
[0085]
为时间边缘均值；
[0086]
为频率边缘均值；
[0087]
为时间边缘的能量；
[0088]
为频率边缘的能量。
[0089]
图3(c)、图4(c)、图5(c)和图6(c)所示时频图形的时间边缘分布，图3(d)、图4(d)、图5(d)和图6(d)所示的频率边缘分布，对应时间边缘标准差和频率边缘标准差的数值如下表1所示：
[0090]
表1
[0091][0092]
所述的时频边缘标准差特征参数平面分布模块18，定义如下：
[0093][0094]
j——第j个脉冲(j＝1,2,
…
n，n为脉冲群中包含脉冲波形的总个数)。
[0095]
图7为本发明方法形成的时频边缘标准差特征参数平面分布，直流耐压超宽频带检测获取油中尖板、油浸纸板内部气隙、油纸沿面和油中悬浮缺陷放电对应脉冲波形-时间序列(各含100个脉冲波形)对应的参数分布。可以看出，油浸纸板内部气隙和油中悬浮缺陷放电对应的单个脉冲波形在时域中表现很相似，但图7形成的时频边缘标准差特征参数平
面分布，还是表现出“类内聚”、“类间离”的特性，方便后期再利用智能聚类分析等手段实现脉冲群分离形成各自特征的子脉冲群，从而实现多pd源以及噪声源的分离。
[0096]
本发明方法中脉冲波形数据的特征参数处理流程图如图2所示。
[0097]
图3至图7所示为2.5gs/s采样率、1ghz模拟带宽超宽频带检测获取的脉冲波形-时间序列中典型单个脉冲波形按照图2所示处理流程对应的单个原始脉冲波形、page时频分布时频图像、时间边缘分布图、频率边缘分布图和时频边缘标准差特征参数平面分布图。
[0098]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。