如下模块/设备:与采集和分析设备300交换数据/命令的收发器701 (TR)、另一处理单元702 (PU)、存储器模块703 (M)、显示器和接口设备704 (DYS)(诸如键盘和/或触摸屏)。而且，选择和处理模块700包括至少第二神经网络模块900，该神经网络模块900特别地被配置为实现:放电信号噪声滤波和/或放电信号分类。
[0111]选择和处理模块700还允许接收多个数字样本DS连同接收自采集和分析设备300的定时信息，并且产生相位解析模式，在相位解析模式中，任何数字样本DS都与和供给电磁信号Ssup适当同步的相位相关联。作为例子，处理模块700允许显示这个相位解析模式，其中每个脉冲的最大振幅相对于对应的相位值被绘制，和/或脉冲波形的样本相对于时间被显示。
[0112]根据例子，第二神经网络模块900可以与参考图6、7和8所描述的第一神经网络模块800相同或类似。特别地，放电信号噪声滤波和放电信号分类可以由两个相应的神经网络模块实现，每个模块都类似于第二神经网络模块900，或者第二神经网络模块900可以既用于实现放电信号噪声滤波又用于实现放电信号分类。优选地，第二神经网络模块900是软件模块并且特别地类似于图5b中所示的第一神经网络模块800并且包括隐藏层801。作为例子，对于噪声滤波和放电信号分类，脉冲波形PWs的每个样本SW1可以由I至8位的整数表示并且系数1。-胃11可以具有固定点数表示(例如，16位表示)或浮点数表示(例如，32位表示)。
[0113]图8示出了说明由第一神经网络模块800或者由第二神经网络模块900在实现以上列出的判别标准之一时可采用的处理方法1100的例子的流程图。处理方法1100包括设置步骤1000，其中以下标准中的第一判别标准被设置:放电信号采集、放电信号噪声滤波、放电信号分类。设置步骤1000可以由包括在采集和分析设备300中和/或选择处理模块700中的对应设置模块(诸如软件模块)执行。处理方法1100还包括参照选择步骤1001 (REF-SEL)，其中至少一个参照脉冲RF根据要实现的具体判别标准被选择。特别地，选择参照脉冲RF集合。参照脉冲RF可由用户采用包括在采集和分析设备中300和/或选择处理模块700中的对应参照选择模块(诸如软件部件)来手动选择。
[0114]这个参照脉冲RF集合可以被专门设计(合成)，如将参考触发器模块78的操作进一步描述的。参考噪声滤波判别或分类标准，该参照脉冲RF集合可在存储在选择处理模块700的存储器703中的相位解析模式(即，多个脉冲波形)中进行选择，如由图8中的检索步骤1002 (RF-RETR)表示的。每个参照脉冲RF可以是已经采集的数字样本DS分组中对应于展现一些具体属性的脉冲波形的一个数字样本，其中具体属性诸如相位解析模式中的位置、某个脉冲特征值的具体范围、时间戳或其它参数。特别地，参照脉冲RF可以是位于相位解析模式的具体区域中的脉冲，该具体区域具有离相位解析模式中由用户指向的点的短向量距离。这种方法可以产生令人满意的结果，因为通常在相位解析模式的同一区域内找出的脉冲源自相同的物理现象并且因此具有相似的形状。必须指出的是，类似脉冲中的参照脉冲RF的选择不是特别关键的，因为相似性关系是可传递的。
[0115]优选地，处理方法1000包括波形规格化步骤1003 (WAV-NORM)和峰值对准步骤1004 (PK-ALGN)。在波形规格化步骤1003中，每个脉冲波形PWs的每个样本除以波形绝对最大值。峰值对准步骤1004通过沿输入端口 IP1-1Pn向后或向前移位波形样本来执行，使得每个脉冲波形的每个峰值样本都被提供到多个输入端口 IP1-1Pn中选定的输入端口，以便对准所有处理过的脉冲波形的最大值的位置。波形规格化步骤1003 (WAV-NORM)和峰值对准步骤1004 (PK-ALGN)可以由在处理单元74和/或另一处理单元702的控制之下运行的对应计算模块(诸如软件部件)来实现。
[0116]波形规格化步骤1003和峰值对准步骤1004允许消除波形中由于缩放和时间偏移造成的两个非本质的差异，因此需要第一神经网络模块800和第二神经网络模块900的较不复杂的体系结构来执行处理。
[0117]处理方法1100包括训练步骤1005 (TRN)，其中，第一神经网络模块800或第二神经网络模块900采用对应于选定的参照脉冲RF集合和反例波形集合的训练输入数据被训练。反例波形可以是专门设计(合成)的脉冲波形，或者可以是已经采集的数字样本DS分组的对应于位于用户选择参照脉冲RF集合而选择的相位解析模式的区域之外的脉冲波形的数字样本。训练步骤1005是通过在输入端口 IP1-1PJ:提供训练输入数据、在输出端口 OP:上计算结果并且关于相似性指标SI的目标值计算差错来执行的。接着，权重Wid-WJ^迭代地调整，以便最小化差错。在训练步骤1005中，当参照脉冲RF之一被用作训练输入数据时，目标值被设置为1，当反例之一被用作训练输入数据时，目标值被设置为O。训练步骤1005可以由训练模块(诸如在采集和分析设备300中和/或选择处理模块700中提供的软件部件)管理。据观察，当第一神经网络模块800或第二神经网络模块900由感知器(图7b)实现并且采用单个参照脉冲RF时，训练步骤1005可以通过选择每个权重W0-Wn等于对应于所采用的参照脉冲RF的样本分组的值来执行。还应当指出，在这种情况下，图7b的感知器通过执行互相关比较来操作。训练步骤1005利用从波形规格化步骤1003和峰值对准步骤1004得到的样本来执行。
[0118]在计算步骤1006 (COMP)中，第一神经网络模块800或第二神经网络模块900在供给步骤1007 (PLS-SUPPL)中被馈送对应于要处理的脉冲波形的多个数字样本。参考采集标准，脉冲波形包括在放大输出信号Saciut中。如果执行噪声滤波过程，则脉冲波形是由触发器模块78采集并且被发送到处理模块700的数字样本DS。在执行分类过程时，提供给输入端口 IP1-1Pn的脉冲波形是对应于在应用噪声滤波过程时选择的脉冲波形的样本。计算步骤1006利用根据波形规格化步骤1003和峰值对准步骤1004被处理的样本来执行。
[0119]基于由第一神经网络模块800或第二神经网络模块900获得的相似性指标SI的值，脉冲波形可以被拒绝(拒绝步骤1008，REJ)或者可以被选择并记忆(记忆步骤1009，MEM)。但是，被拒绝的脉冲波形可以被记忆，以便执行进一步的分析。如果处理方法1100实现放电信号采集标准或噪声滤波标准，则在记忆步骤1009中选择的脉冲波形可以被存储在存储器703中。
[0120]实现处理方法1100的特定实施例的局部放电采集系统500的操作的例子在下文进行描述。
[0121]在操作中(图1)，天线I拾取放电信号Sd、噪声信号SJP供给电磁信号Ssup并且生成接收电信号Sinl。接收电信号Sinl被放电处理模块600滤波，因此减少在频率范围0.1MHz至10MHz外部的成分并且产生要馈送到采集和分析设备300的输出放电信号Sd 接收电信号Sinl或者由同步传感器13拾取的信号被传送到第二输入端子11，以形成第一同步电信号Ssynl，该电信号进入同步处理模块200。同步处理模块200放大并滤波第一同步电信号Ssynl,因此产生提供给采集和分析设备300的第二同步电信号Ssyn2。
[0122]参考采集和分析设备300的操作，控制模块73执行配置步骤和采集步骤。在配置步骤中，确立采集参数，诸如宽带可编程放大器71的增益、以及触发器逻辑模块78的第一网络模块800的训练和初始化。触发器逻辑模块78的训练是通过首先考虑合成的原型脉冲(即，专门设计并特征化所有期望特性的脉冲形状)作为参考脉冲来执行的。这种合成的原型脉冲随后可以被选自已经采集的多个放电信号中的一个或多个参照脉冲RF替换。
[0123]在采集步骤中，处理单元74、触发器逻辑模块78和地址生成模块79管理对应于放大输出信号SaciuJ^数据在存储器75中的存储。当实现处理方法110的触发器模块78借由神经网络模块800在输出端口 OP1检测到指示特定脉冲波形满足采集标准的相似性指标SI时，对应的波形脉冲以多个数字样本DS的形式被采集(即，存储在存储器75中)并且停止进一步数据的采集。据观察，进入触发器逻辑模块78的放大输出信号Saciut可以是持续样本流而不是固定样本集合。在这种情况下，如在图7b中由箭头DST表示的，通过移位每个样本通过输入端口 IP1-1PJ就像在移位寄存器中)，放大输出信号Saciut被供给到第一神经网络模块800:当有效脉冲PWs处于正确的位置时，相似性输出端口 OP:产生具有值I的相似性指标，从而发信令通知触发器。
[0124]处理单元74收集来自同步逻辑模块76和定时模块87的定时信息，并将存储在存储器75中的多个数字样本DS连同对应的定时信息发送到选择处理模块700