CN104360251B - 一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法。本发明根据超声波特征量和局部放电的定量及定性关系、超声波的传播规律以及对超声波在变压器内部传播时的声衰减、声传播时间以及波形变化的相关分析，将双谱法应用于变压器局部放电时延估计，并在此基础上，提出了小波改进双谱估计法用于变压器局部放电超高频信号的时延估计，此算法放宽了双谱法对信号与噪声的假设条件且在低信噪比下仍能有效估计信号的时延。

Description

一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法

技术领域

本发明属于局部放电检测领域，特别涉及一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法。

背景技术

局部放电是导致变压器绝缘过早失效的主要因素，也是变压器绝缘劣化的标志，对变压器局部放电在线监测的研究具有重要的学术意义与应用价值。局部放电发生时，总是伴随着脉冲电流、电磁辐射以及声、光、热产生一些低分子物质等，局部放电的超声法检测就是针对这个过程产生的超声波信号而发展起来的。超声检测法的优点在于抗干扰能力强以及便于定位。局部放电超声定位，可以分为电-声定位和声-声定位，其做法都是将超声波传感器放置在变压器箱壳上的几个点，组成声测阵列，测量由声源到各传感器的传播时间或传感器之间的相对时间差。然后将所得到的时间差或相对时间差带入满足该阵列几何关系的一组方程组求解或通过其他定位算法计算。在电力系统现场的变压器局部放电定位过程中，由于受到电磁干扰等原因，往往无法可靠地得到电气信号，因此声-声定位法成为局部放电超声定位研究的重点。声-声定位的主要依据是超声波传播到传感器之间的相对时间差(时延)。时延估计的精确度直接影响了定位精度，因此超声信号的时延估计在局部放电声-声定位中是非常重要的研究内容。传统的声-声定位时延估计采用硬件的电平法，该方法受电平大小和信号波形的影响造成时延估计误差很大。

发明内容

针对以上问题，本发明提出了一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S100：利用超声波传感器接收变压器局部放电产生的超声波信号；

S200：利用小波变换对所述接收到的超声波信号进行处理；

S300：利用双谱法对小波变换后的信号进行时延估计。

附图说明

图1为基于小波变换的双谱估计；其中，x(t)，y(t)两个UHF传感器上接收的两个信号数学模型；ψ_x(ω)，ψ_y(ω)为x(t)，y(t)的复小波函数；R_xyx(m，n)为双谱互相关函数；

图2为模拟结果，其中(a)为双谱估计法时延估计；(b)为小波改进双谱估计法时延估计；

图3为试验结果，其中(a)双谱估计法时延估计(b)小波改进双谱估计法时延估计。

具体实施方式

实施例1

本发明的目的在于提供一种能够准确定位变压器局部放电的时延估计方法。根据超声波特征量和局部放电的定量及定性关系、超声波的传播规律以及对超声波在变压器内部传播时的声衰减、声传播时间以及波形变化的相关分析，将双谱法应用于变压器局部放电时延估计，并在此基础上，提出了小波改进双谱估计法用于变压器局部放电超高频信号的时延估计，此算法放宽了双谱法对信号与噪声的假设条件且在低信噪比下仍能有效估计时延。

在本实施例中，本发明公开了一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法，所述方法包括以下步骤：

S100：利用超声波传感器接收变压器局部放电产生的超声波信号；

超声波传感器直接接收到的信号是一种典型的非平稳信号，直接对其进行时延估计将会存在较大的误差。

S200：利用小波变换对所述接收到的超声波信号进行处理；

选择合适的小波对所得的超声波信号进行小波变换。对处理后的超声波信号进行时延估计，可以在很大程度上提高超声波信号的时延估计精度，从而为提高变压器局部放电的定位精度提供一定的条件。小波分析是把时频分析的频率域表征为了尺度域，即用联合的时间和尺度平面来描述信号。由于小波的多分辨分析和小波包的多层分解，使它同时兼顾了短时傅里叶变换和时频分析的特点，从而它在处理非平稳信号中有一定的优势。由此把小波分析引入双谱时延估计方法中解决非平稳信号的时延估计。

S300：利用双谱法对小波变换后的信号进行时延估计。

双谱法采用高阶统计量作为时延估计，理论上可以有效抑制高斯噪声，采用双谱统计量分析带噪声的超声信号，对接收的信号做离散化表示，可以得到其双谱自相关护额双谱互相关函数，进而获取其双谱。

由于信道的不均匀和环境影响，接收的信号往往是非高斯过程，而背景噪声却是独立的高斯过程，使用互相关函数估计时延时可能存在较大偏差。在这种情况下，采用高阶统计量作时延估计更合理，因为高斯噪声在理论上可以得到完全抑制，故在研究中采用双谱方法作时延估计。小波分析是把时频分析的频率域表征为了尺度域，即用联合的时间和尺度平面来描述信号。由于小波的多分辨分析和小波包的多层分解，使它同时兼顾了短时傅里叶变换和时频分析的特点，从而它在处理非平稳信号中有一定的优势。由此把小波分析引入双谱时延估计方法中解决非平稳信号的时延估计。

实施例2

基于实施例1，所述步骤S100中所述超声波传感器为多个，且将所述多个超声波传感器安装在变压器的不同位置。

进一步的，所述超声波传感器数量为至少8个，且均匀的安装在变压器不同位置处。

实施例3

基于实施例1，所述步骤S200包括以下步骤：

S210：对不同超声波传感器采集的超声波信号进行小波包的多尺度分解，将超声波信号的高频域和低频域同时分解；

S220：将分解后的低频域信号进行傅里叶逆变换，得到处理后的超声波信号。

实施例4

基于实施例1，所述步骤S300具体为：

S310：将长度为N的信号分成K段；

S320：对每段信号进行零均值处理；

优选的，将每段信号中的每个信号均减去该段数据的均值，使该段信号的均值为0，以便于对所述信号进行快速傅里叶变换；

S330：估计零均值处理后的每段信号的三阶累积量；

S330：估计零均值处理后的每段信号的三阶累积量；

假设第j段信号表示为：

{x^j(i)}(i＝1，2，...，M；j＝1，2，...，K)；

上式中，x^j(i)表示第j段信号的第i个数据；M表示每段数据包含的数据点数；K表示将信号x(i)分成的信号段的数量；

则该段信号的三阶累积量为：

上式中，表示第j段信号的三阶累积量；m，n为时间常数，表示信号x(k)的两个时延；x^j(i+m)和x^j(i+n)表示第j段信号x^j(i)的两个时延信号；x(k+m)，x(k+n)表示所述信号x(k)的两个时延信号；

S340：计算K组数据的三阶累积量：

上式中，表示K组信号的累积量估计均值；

S350：对三阶累积量估计进行二维傅里叶变换，得到所述信号的双谱为：

B_3x(ω₁，ω₂)＝E[X(ω₁)X(ω₂)X(ω₁+ω₂)]

所述信号互谱为：

B_xyx(ω₁，ω₂)＝E[X(ω₁)Y(ω₂)X(ω₁+ω₂)]＝B_3x(w₁，w₂)exp(jw₁t)

上式中，表示双谱函数，B_xrx(ω₁，ω₂)为互谱函数，函数X，Y分别为不同传感器接收到的信号；ω₁，ω₂表示信号的两个频率分量；t表示时间量；

S360：根据所述信号的双谱和互谱计算时延估计函数：

上式中，a(t)表示时延估计函数，δ(t-n)为冲击函数。

实施例5

图1为小波改进双谱时延估计的流程图。

在实际变压器局部放电测量中，传感器接收的PD超声波信号除传播过程造成失真以外，还会受到噪声的干扰。因此，将白噪声加入仿真信号，可以更真实的对局部放电测量进行模拟，检验算法的抗干扰性。模拟结果和实验结果如图2所示。

仿真结果表明当信噪比为1时，采用双谱估计法误差距离达到估计距离的12.5％。而当采用小波改进双谱估计法进行时延估计时，误差最大仅占估计距离的3％，由此可以看出，小波改进双谱估计法相对于双谱估计法具有更好的精确度。

如图3，分别采用双谱法和小波改进双谱法对所得超声波信号进行时延估计，试验结果表明双谱法时延结果为1.6667ns，误差为0.3333ns。小波改进双谱法时延估计结果为2.1478ns，误差为0.1478ns。由此不难看出，双谱法能够对实际局部放电的超声波信号进行时延估计，在此基础上利用小波变换进行改进的双谱法能够明显提高双谱法的估计精度，从而具有更好的适用性。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其做出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (1)

1.一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S100：利用超声波传感器接收变压器局部放电产生的超声波信号；

S200：利用小波变换对所述接收到的超声波信号进行处理；其中，选择合适的小波对所得的超声波信号进行小波变换；

S300：利用双谱法对小波变换后的信号进行时延估计；

其中，步骤S100具体为：所述超声波传感器为多个，且将所述多个超声波传感器安装在变压器的不同位置；

其中，步骤S200具体为：

S210：对不同超声波传感器采集的超声波信号进行小波包的多尺度分解；

S220：将分解后的低频域信号进行傅里叶逆变换；

其中，所述步骤S300具体为：

S310：将长度为N的所述小波变换后的信号分成K段；

S320：对每段信号进行零均值处理；

S330：估计零均值处理后的每段信号的三阶累积量；

假设第j段信号表示为：

{x^j(i)}，其中，i＝1，2，...，M；j＝1，2，...，K；

上式中，x^j(i)表示第j段信号的第i个数据；M表示每段数据包含的数据点数；K表示将信号x(i)分成的信号段的数量；

则该段信号的三阶累积量为：

$\widehat{c_{3x}^j}(m,n)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{x}^j\left(i\right)x^j(i+m)x^j(i+n)=E\[x\left(k\right)x(k+n)x(k+m)\]$

上式中，表示第j段信号的三阶累积量；m，n为时间常数，表示信号x(k)的两个时延；x^j(i+m)和x^j(i+n)表示第j段信号x^j(i)的两个时延信号；x(k+m)，x(k+n)表示所述信号x(k)的两个时延信号；

S340：计算K组数据的三阶累积量估计均值：

$\widehat{c_{3x}}(m,n)=\frac{1}{k}\underset{j=1}{\overset{k}{\Σ}}\widehat{c_{3x}^j}(m,n)$

上式中，表示K组信号的累积量估计均值；

S350：对三阶累积量估计均值进行二维傅里叶变换，得到所述信号的双谱为：

B_3x(ω₁，ω₂)＝E[X(ω₁)X(ω₂)X(ω₁+ω₂)]

所述信号互谱为：

B_xyx(ω₁，ω₂)＝E[X(ω₁)Y(ω₂)X(ω₁+ω₂)]＝B_3x(ω₁，ω₂)exp(jω₁t)

上式中，B_3x(ω₁，ω₂)表示双谱函数，B_xyx(ω₁，ω₂)为互谱函数，函数X，Y分别为不同传感器接收到的信号；ω₁，ω₂表示信号的两个频率分量；t表示信号时延的时间量；

S360：根据所述信号的双谱和互谱计算时延估计函数：

$a\left(t\right)=\underset{-\mathrm{\∞}}{\overset{\mathrm{\∞}}{\∫}}\underset{-\mathrm{\∞}}{\overset{\mathrm{\∞}}{\∫}}\frac{B_{xyx}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{B_{3x}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{e}^{{\mathrm{j\ω}}_{1}t}{\mathrm{d\ω}}_1{\mathrm{\ω}}_2=\mathrm{\δ}(t-n)$

上式中，a(t)表示时延估计函数，δ(t-n)为冲击函数；

其中，所述超声波传感器数量为至少8个，且均匀的安装在变压器不同位置处；

所述步骤S320具体为：将每段信号中的每个信号均减去该段数据的均值，使该段信号的均值为0。