CN105974283B - 基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法 - Google Patents

基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法 Download PDF

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Abstract

一种基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法，属于电力电缆技术领域。本发明的目的是通过对高压电缆局放特征进行提取，解决目前高压电缆局放检测方法中存在的局放特征提取不准确问题的基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法。本发明步骤是：获得频率范围在0~50MHz的16位数字信号，生存指数奇异熵运算，根据矩阵奇异值分解理论进行奇异值分解，计算生存多元函数，计算小波包生存指数奇异熵。本发明提出的小波包能量指数熵是对小波包节点系数或重构信号进行奇异熵运算，从而有效规避了用对数定义信息熵中的无定义值和零值的问题，克服了香农熵的不足。

Description

基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法
技术领域
本发明属于电力电缆技术领域。
背景技术
交联聚乙烯高压电力电缆（下简称电缆）内部的局部放电是指电缆绝缘结构中某个区域内出现的放电现象，这种放电会对该区域电缆的绝缘结构造成损害，若局部放电（下简称局放）长期存在，在一定条件下就可能造成电缆主绝缘电气强度的下降，严重时导致电缆主绝缘贯穿性击穿。目前电缆局放信号采集方法主要是宽频带电磁耦合法，利用高频电流互感器（HFCT）采集局放发生时电缆护套对地脉冲电流。但是实验证明，由于电缆隧道内电缆数量众多存在强电磁干扰，加之高频电流互感器与仪器测量接口阻抗的不匹配，电缆局放形成的脉冲电流信号特征经常淹没于背景噪声中，即使通过软硬件滤波处理其局放特征提取效果依然不理想。如果能够提出一种针对强噪声背景条件下的暂态信号分析方法，对电缆局放特征进行准确提取，必将推动电缆运行在线诊断技术的发展。
发明内容
本发明的目的是通过对高压电缆局放特征进行提取，解决目前高压电缆局放检测方法中存在的局放特征提取不准确问题的基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法。
本发明步骤是：
①获得频率范围在0~50MHz的16位数字信号；
②生存指数奇异熵运算的具体过程如下：离散小波包节点系数或重构信号矩阵为
Figure 428764DEST_PATH_IMAGE001
，L为被测信号原始数据长度，i为小波包分解的层数，在D上定义一个滑动数据窗，窗宽为
Figure 456763DEST_PATH_IMAGE002
，滑动因子为
Figure 74563DEST_PATH_IMAGE003
，该滑动数据窗表示为：
（1）
上式中，
Figure 305005DEST_PATH_IMAGE005
，， d i,j (k)为小波包节点（i，j）第k个离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，m为滑动数据窗移动的次数，N为分解层数上限，M为小波包奇异熵长度；
③根据矩阵奇异值分解理论，对阶的
Figure 907259DEST_PATH_IMAGE008
进行奇异值分解：
Figure 28799DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式中，U是阶的酉矩阵；
Figure 430141DEST_PATH_IMAGE011
是半正定阶的对角矩阵；V是
Figure 773715DEST_PATH_IMAGE013
阶的酉矩阵；矩阵
Figure 117846DEST_PATH_IMAGE011
的主对角线元素
Figure 128528DEST_PATH_IMAGE014
是
Figure 34167DEST_PATH_IMAGE015
分解后的奇异值，并且；
④令
Figure 717269DEST_PATH_IMAGE017
，计算生存多元函数，表示为：
Figure 221938DEST_PATH_IMAGE018
（3）
⑤计算小波包生存指数奇异熵，表示为：
Figure 360795DEST_PATH_IMAGE019
（4）
式中
Figure 616327DEST_PATH_IMAGE020
Figure 54578DEST_PATH_IMAGE022
。
本发明是对小波分析理论和熵统计理论的有机融合，对小波包节点系数或重构信号进行能量指数熵运算能够进一步刻画电缆局放发生时护套接地电流信号频率的暂态变化，提高了对电缆局放特征的提取精度。本发明提出的小波包能量指数熵是对小波包节点系数或重构信号进行奇异熵运算，从而有效规避了用对数定义信息熵中的无定义值和零值的问题，克服了香农熵的不足。
附图说明
图1是采样频率为100MHz时采集到的包含电缆局放特征的信号波形图；
图2是对包含局放特征的原始信号特征提取波形图；
图3是采样频率为100MHz时采集到的不包含电缆局放特征的信号波形图；
图4是对不包含局放特征的原始信号特征提取波形图。
具体实施方式
本发明的具体步骤是：
一、利用HFCT传感器采集电缆护套接地电流信号并转换为电压信号，利用模数转换器将电压信号转换为16位数字信号。
二、利用数字带通滤波器对获得的16位数字信号进行滤波，获得频率范围在0~50MHz的16位数字信号。
三、对所述16位数字信号进行DB4小波包i层分解，使16位数字信号的不同频率分量相应地分布在不同的小波包尺度中，再对小波包分解得到的小波包节点系数或重构信号进行局放特征信息提取。
步骤三中所述的生存指数奇异熵运算的具体过程如下：
（1）离散小波包节点系数或重构信号矩阵为
Figure 800555DEST_PATH_IMAGE001
，L为被测信号原始数据长度，i为小波包分解的层数，在D上定义一个滑动数据窗，窗宽为
Figure 605700DEST_PATH_IMAGE002
，滑动因子为
Figure 596790DEST_PATH_IMAGE003
，该滑动数据窗表示为：
Figure 374253DEST_PATH_IMAGE004
（1）
上式中，
Figure 854913DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 350617DEST_PATH_IMAGE006
， d i,j (k)为小波包节点（i， j）第k个离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，m为滑动数据窗移动的次数，N为分解层数上限，M为小波包奇异熵长度；
（2）根据矩阵奇异值分解理论，对
Figure 942135DEST_PATH_IMAGE007
阶的
Figure 338219DEST_PATH_IMAGE008
进行奇异值分解：
Figure 989780DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式中，U是
Figure 707200DEST_PATH_IMAGE010
阶的酉矩阵；
Figure 102410DEST_PATH_IMAGE011
是半正定
Figure 792148DEST_PATH_IMAGE012
阶的对角矩阵；V是阶的酉矩阵；矩阵
Figure 317862DEST_PATH_IMAGE011
的主对角线元素
Figure 516762DEST_PATH_IMAGE014
是分解后的奇异值，并且
Figure 116688DEST_PATH_IMAGE016
；
（3）令
Figure 808700DEST_PATH_IMAGE017
，计算生存多元函数，表示为：
Figure 811291DEST_PATH_IMAGE018
（3）
（4）计算小波包生存指数奇异熵，表示为：
Figure 708578DEST_PATH_IMAGE019
（4）
式中
Figure 52152DEST_PATH_IMAGE021
Figure 530538DEST_PATH_IMAGE022
。
实例：
以包含电缆局放特征的信号（如图1所示）和不包含电缆局放特征的信号（如图3所示）为例，对其进行验证。采集数据的时间为2s。
一、利用HFCT传感器采集电缆护套接地电流信号并转换为电压信号，利用模数转换器将电压信号转换为16位数字信号；
二、利用数字带通滤波器对获得的16位数字信号进行滤波，获得频率范围在0 ~50MHz的16位数字信号。
三、利用MATLAB对所述16位数字信号进行DB4小波包3层（
Figure 908429DEST_PATH_IMAGE023
）分解，使16位数字信号的不同频率分量相应地分布在不同的小波包尺度中，再对小波包分解得到的小波包节点系数或重构信号进行局放特征信息提取。其特征提取的结果如图2、图4所示。通过观察分析图2、图4可知，本方法能有效的将局放特征信息提取出来，提高了对电缆局放特征的提取精度。
步骤三中所述的生存指数奇异熵运算的具体过程如下：
（1）离散小波包节点系数或重构信号矩阵为
Figure 446858DEST_PATH_IMAGE001
，L为被测信号原始数据长度，i为小波包分解的层数（
Figure 910200DEST_PATH_IMAGE023
），在D上定义一个滑动数据窗，窗宽为
Figure 690812DEST_PATH_IMAGE002
=2000，滑动因子为
Figure 923211DEST_PATH_IMAGE003
=1，该滑动数据窗表示为：
（1）
上式中，
Figure 583179DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 403368DEST_PATH_IMAGE006
， d i,j (k)为小波包节点（i，j）第k个离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，m为滑动数据窗移动的次数，N为分解层数上限，M为小波包奇异熵长度。
（2）根据矩阵奇异值分解理论，对进行奇异值分解：
Figure 636083DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式中，U是
Figure 510236DEST_PATH_IMAGE010
阶的酉矩阵；是半正定
Figure 341105DEST_PATH_IMAGE012
阶的对角矩阵；V是阶的酉矩阵；矩阵
Figure 317469DEST_PATH_IMAGE011
的主对角线元素
Figure 479460DEST_PATH_IMAGE014
是
Figure 806536DEST_PATH_IMAGE015
分解后的奇异值，并且
Figure 261526DEST_PATH_IMAGE016
。
（3）令
Figure 674053DEST_PATH_IMAGE017
，计算生存多元函数，表示为：
Figure 639735DEST_PATH_IMAGE018
（3）。
（4）计算小波包生存指数奇异熵，表示为：
Figure 821317DEST_PATH_IMAGE019
（4）
式中
Figure 151935DEST_PATH_IMAGE020
Figure 786179DEST_PATH_IMAGE021
Figure 811945DEST_PATH_IMAGE022
。
四、令滑动因子
Figure 113614DEST_PATH_IMAGE024
,
Figure 677450DEST_PATH_IMAGE025
，在离散小波包节点系数或重构信号矩阵为
Figure 798990DEST_PATH_IMAGE026
上移动滑动时间窗
Figure 106475DEST_PATH_IMAGE027
，重复步骤三，直到
Figure 262649DEST_PATH_IMAGE028
，最终得到一个小波包生存指数奇异熵数组
Figure 997387DEST_PATH_IMAGE029
，以时间为横坐标，小波包能量指数熵为纵坐标，绘制电缆局放特征曲线。
具体实施方式步骤三中所述的窗宽
Figure 606223DEST_PATH_IMAGE030
值选取具体过程如下：
对典型电缆局放脉冲宽度进行统计，令w max表示电缆局放脉冲宽度最大值，令w min表示局放特征脉冲宽度最小值，则滑动数据窗宽度
Figure 950355DEST_PATH_IMAGE030
的选择条件为；滑动因子
Figure 866675DEST_PATH_IMAGE032
选择条件为。
具体实施方式步骤三中所述的小波包生存指数奇异熵值的选取具体过程如下：
取小波包3层分解后的8支重构信号的最大值
Figure 477282DEST_PATH_IMAGE035
，并求出其平均值，其值为
Figure 553822DEST_PATH_IMAGE036
，则小波包生存指数奇异熵
Figure 137250DEST_PATH_IMAGE034
值选取如表1所示。
表1
Figure 88764DEST_PATH_IMAGE037
。

Claims (1)

1.一种基于小波包生存指数奇异熵的电缆局放特征提取方法，其特征在于：其步骤是：
①获得频率范围在0～50MHz的16位数字信号；
②生存指数奇异熵运算的具体过程如下：离散小波包节点系数或重构信号矩阵为
D＝{di，j(k)，k＝1，…，L，1≤i≤N，j＝1，…，2l}，L为被测信号原始数据长度，i为小波包分解的层数，在D上定义一个滑动数据窗，窗宽为w，滑动因子为δ，该滑动数据窗表示为：
Figure FDA0002260135160000011
上式中，m＝1，2，…，M，M＝(L-w)/δ，di，j(k)为小波包节点(i，j)第k个离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，m为滑动数据窗移动的次数，N为分解层数上限，M为小波包奇异熵长度；
其中所述的窗宽w值选取具体过程如下：
对典型电缆局放脉冲宽度进行统计，令wmax表示电缆局放脉冲宽度最大值，令wmin表示局放特征脉冲宽度最小值，则滑动数据窗宽度w的选择条件为wmin≤w≤wmax；滑动因子δ选择条件为1≤δ≤0.2wmin
③根据矩阵奇异值分解理论，对2i×w阶的W(m，w，δ)进行奇异值分解：
W(m，w，δ)＝UΛV (2)
式中，U是2i×2i阶的酉矩阵；Λ是半正定2i×w阶的对角矩阵；V是w×w阶的西矩阵；矩阵Λ的主对角纬元素
λs s＝1，2，…，g，g≤min(M，w)是W(m，w，δ)分解后的奇异值，并且λ1≥λ2≥λ3…≥λg≥0；
④令
Figure FDA0002260135160000021
计算生存多元函数，表示为：
Figure FDA0002260135160000022
⑤计算小波包生存指数奇异熵，表示为：
式中
Ｆm(1)＝pm(1)，Fm(2)＝pm(1)+pm(2)，…，Fm(g-1)＝pm(1)+pm(2)+…+pm(g-1)，Fm(g)＝1；
所述的小波包生存指数奇异熵α值的选取具体过程如下：
取小波包3层分解后的8支重构信号的最大值ηi(i＝1，2，…，8)，并求出其平均值，其值为
Figure FDA0002260135160000031
则小波包生存指数奇异熵α值选取如表1所示；
表1
Figure FDA0002260135160000032
⑥令滑动因子δ＝1，α＝2，在离散小波包节点系数或重构信号矩阵为D＝{di，j(k)，k＝1，…，L，1≤i≤N，j＝1，…，2i}上移动滑动时间窗W(m，w，δ)，重复步骤二、步骤三、步骤四、步骤五，直到m＝M，最终得到一个小波包生存指数奇异熵数组W＝{WPSEE(m)，m＝1，…，M，M＝(L-w)/δ}，以时间为横坐标，小波包生存指数奇异熵为纵坐标，绘制电缆局放特征曲线。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008216145A (ja) * 2007-03-06 2008-09-18 Tokyo Electric Power Co Inc:The 部分放電検出方法
CN103852648B (zh) * 2014-03-20 2016-07-06 西安电子科技大学 获取空间电磁强度数据的方法
CN104808122A (zh) * 2015-04-20 2015-07-29 国家电网公司 一种基于统计学习理论的xlpe电缆局部放电信号估计方法
CN104765971B (zh) * 2015-04-23 2017-11-10 东北电力大学 一种交联聚乙烯高压电缆局部放电特征提取方法
CN106019090B (zh) * 2016-05-11 2018-10-02 西安西热节能技术有限公司 局部放电电磁波信号能量特征提取方法

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