CN108427067A - 一种开关柜局部放电故障检测方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电气设备检修技术领域,具体公开了一种开关柜局部放电故障检测方法,其中,所述开关柜局部放电故障检测方法包括:采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;分析降噪后的超声波信号的特征;分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。本发明还公开了一种开关柜局部放电故障检测装置及系统。本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法能够实现可靠性的开关柜局部放电检测,弥补了单一检测方法的不可靠问题。
Description
技术领域
本发明涉及电气设备检修技术领域,尤其涉及一种开关柜局部放电故障检测方法、开关柜局部放电故障检测装置及包括该开关柜局部放电故障检测装置的开关柜局部放电故障检测系统。
背景技术
随着人们对供电可靠性要求的不断提高,开关柜作为直接担负着千家万户和无数工矿、企业、商业、机关用电安全的配电设备,在电力系统中大量应用,一旦发生故障影响电网的正常运行,会给正常的社会秩序造成较大影响。而且由于开关柜内部空间狭小、元件繁多、结构复杂,在运行中,有机绝缘材料受电化腐蚀、热、潮气等因素的影响,其绝缘性能会发生不可逆的变化,最终导致局部放电的发生,给开关柜的安全运行造成隐患。同时,开关柜发生绝缘损坏故障,引起绝缘材料烧损,产生有毒烟气,危及工作人员的人生安全,甚至导致发生接地和相间短路故障引起火灾。
目前,开关柜局部放电的检测仍以单一方法为主,但单一方法检测开关柜的局部放电存在一些局限,比如,超声波检测方法对绝缘子内部局部放电检测不够灵敏;TEV检测方法对沿面放电以及绝缘子表面放电检测不够灵敏;脉冲电流检测方法抗干扰能力差以及超高频检测方法的整个检测系统不完善等。
因此,如何提供一种可靠地开关柜局部放电的检测方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提供一种开关柜局部放电故障检测方法、开关柜局部放电故障检测装置及包括该开关柜局部放电故障检测装置的开关柜局部放电故障检测系统,以解决现有技术中的问题。
作为本发明的第一个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测方法,其中,所述开关柜局部放电故障检测方法包括:
采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
分析降噪后的超声波信号的特征;
分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
优选地,所述开关柜局部放电故障检测方法还包括:
若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
优选地,所述对所述振动信号进行降噪处理包括:
选择互信息法确定时间延迟τ,在时间延迟τ确定的情况下,将其作为先验条件,选择cao法确定最佳嵌入维数m,并根据所述时间延迟τ和最佳嵌入维数m将采集到的一维振动信号通过相空间重构得到高维相空间矩阵X;
将所述高维相空间矩阵X作为独立分量分析方法的输入,对高维空间进行信噪分离,输出一系列的独立分量,并将独立分量分析方法处理之后得到的一系列的独立分量进行分类,得到估计源信息分量和噪声信息分量;
选择所述估计源信息分量,对所述振动信号进行重建,消除所述振动信号中的噪声。
优选地,所述对所述超声波信号进行降噪处理包括:
计算实测超声波信号的自相关函数,判断超声波信号中是否包括周期性信号,若超声波信号中包括周期性信号,则采用多级滤波的方式滤除掉所述周期性信号;
将滤除掉所述周期性信号的超声波信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,并判断IMF分量中是否含有突变信号,若所述IMF分量中含有突变信号,则舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量;
计算舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量后剩余IMF分量与原始信号的互相关系数,并舍弃互相关系数小的IMF分量;
对舍弃互相关系数后的IMF分量进行降噪处理,且对降噪处理后的IMF分量进行重构,得到纯净的超声波信号。
优选地,所述采集开关柜表面的振动信号和超声波信号包括采集开关柜表面的一个通道的振动信号和至少四个通道的超声波信号。
优选地,所述计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱以及根据振动信号的小波包能量特征谱判断开关柜是否发生局部放电故障包括:
对降噪后的振动信号进行多层小波包分解,得到多个子频带;
计算每个子频带的能量、降噪后的振动信号的总能量以及各个子频带的能量占降噪后的振动信号的总能量的百分比例;
根据所述百分比例判断开关柜是否发生局部放电故障。
作为本发明的第二个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测装置,其中,所述开关柜局部放电故障检测装置包括:
采集模块,所述采集模块用于采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
信号处理模块,所述信号处理模块用于对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
计算模块,所述计算模块用于计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
分析模块,所述分析模块用于分析降噪后的超声波信号的特征;
第一判断模块,所述第一判断模块用于分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
优选地,所述开关柜局部放电故障检测装置还包括:
第二判断模块,所述第二判断模块用于若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
优选地,所述采集模块包括振动传感器、超声波传感器、振动数据采集仪、局部放电测试仪和信号调理电路,所述振动传感器和超声波传感器分别用于采集振动信号和超声波信号,所述信号调理电路用于对所述振动信号进行调理后输入到所述振动数据采集仪,所述振动数据采集仪用于获取所述振动传感器采集到的振动信号,所述局部放电测试仪用于检测并获取所述超声波传感器采集到的超声波信号;所述信号处理模块、所述计算模块、分析模块和第一判断模块均包括故障诊断中心,所述故障诊断中心用于对振动信号和超声波信号进行处理,实现振动-超声信号结合诊断开关柜局部放电故障,并计算局部放电源位置和类型。
作为本发明的第三个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测系统,其中,所述开关柜局部放电故障检测系统包括开关柜和设置在所述开关柜上的前文所述的开关柜局部放电故障检测装置。
本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法,同时采集开关柜表面振动信号和超声波信号进行分析,判断开关柜是否发生局部放电故障,并利用超声波信号实现开关柜局部放电源的定位、利用振动信号实现开关柜局部放电源类型的判断,对开关柜局部放电源的定位和类型的判断可以同步进行,本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法能够实现可靠性的开关柜局部放电检测,弥补了单一检测方法的不可靠问题。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法的流程图。
图2为本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法的具体实施方式流程图。
图3为本发明提供的ICA的原理框图。
图4为本发明提供的振动信号降噪流程图。
图5为本发明提供的超声波信号降噪流程图。
图6为本发明提供的开关柜局部放电故障检测装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
作为本发明的第一个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测方法,其中,如图1所示,所述开关柜局部放电故障检测方法包括:
S110、采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
S120、对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
S130、计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
S140、分析降噪后的超声波信号的特征;
S150、分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法,同时采集开关柜表面振动信号和超声波信号进行分析,判断开关柜是否发生局部放电故障,并利用超声波信号实现开关柜局部放电源的定位、利用振动信号实现开关柜局部放电源类型的判断,对开关柜局部放电源的定位和类型的判断可以同步进行,本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法能够实现可靠性的开关柜局部放电检测,弥补了单一检测方法的不可靠问题。
具体地,所述开关柜局部放电故障检测方法还包括:
若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
具体地,所述对所述振动信号进行降噪处理包括:
选择互信息法确定时间延迟τ,在时间延迟τ确定的情况下,将其作为先验条件,选择cao法确定最佳嵌入维数m,并根据所述时间延迟τ和最佳嵌入维数m将采集到的一维振动信号通过相空间重构得到高维相空间矩阵X;
将所述高维相空间矩阵X作为独立分量分析方法的输入,对高维空间进行信噪分离,输出一系列的独立分量,并将独立分量分析方法处理之后得到的一系列的独立分量进行分类,得到估计源信息分量和噪声信息分量;
选择所述估计源信息分量,对所述振动信号进行重建,消除所述振动信号中的噪声。
优选地,所述独立分量分析方法包括基于负熵最大的快速独立分量分析迭代算法。
具体地,所述对所述超声波信号进行降噪处理包括:
计算实测超声波信号的自相关函数,判断超声波信号中是否包括周期性信号,若超声波信号中包括周期性信号,则采用多级滤波的方式滤除掉所述周期性信号;
将滤除掉所述周期性信号的超声波信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,并判断IMF分量中是否含有突变信号,若所述IMF分量中含有突变信号,则舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量;
计算舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量后剩余IMF分量与原始信号的互相关系数,并舍弃互相关系数小的IMF分量;
对舍弃互相关系数后的IMF分量进行降噪处理,且对降噪处理后的IMF分量进行重构,得到纯净的超声波信号。
优选地,所述对舍弃互相关系数后的IMF分量进行降噪处理包括采用对偶树复小波逐个对舍弃互相关系数后的IMF分量进行降噪处理。
具体地,所述采集开关柜表面的振动信号和超声波信号包括采集开关柜表面的一个通道的振动信号和至少四个通道的超声波信号。
具体地,所述计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱以及根据振动信号的小波包能量特征谱判断开关柜是否发生局部放电故障包括:
对降噪后的振动信号进行多层小波包分解,得到多个子频带;
计算每个子频带的能量、降噪后的振动信号的总能量以及各个子频带的能量占降噪后的振动信号的总能量的百分比例;
根据所述百分比例判断开关柜是否发生局部放电故障。
下面结合图2对本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法的工作过程进行详细描述。
如图2所示,本发明提供的开关柜局部放电故障检测方法包括以下步骤:
(1)采集开关柜表面振动信号、超声波信号,并对信号进行预处理,且所采集的信号需要1个通道的振动信号和至少4个通道的超声波信号;
(2)对采集到的开关柜表面振动信号进行降噪处理;
计算开关柜振动信号的时间延迟τ和最佳嵌入维数m,并根据计算得到的时间延迟τ和最佳嵌入维数m,将采集得到的一维振动信号通过相空间重构构造高维相空间矩阵X;具体为:
给定一个时间序列xn,n=1,2,…,N,嵌入维数m和时间延迟τ的相空间矩阵X通过行向量来定义:
X=[xi,xi+τ,…,xi+(m-1)τ];
其中:i=1,2,…,L,L=N-(m-1)τ;x表示重构后的相空间矢量;τ表示重构采样间隔,即时间延迟;m表示嵌入维数;N表示原始时间序列点数;L表示重构后相空间矢量个数。
而时间延迟τ的确定选择互信息法,在时间延迟τ确定的情况下,将其作为先验条件,选择cao法确定最佳嵌入维数。
将获取的高维相空间矩阵X作为独立分量分析(ICA)方法的输入,其中ICA方法选用的是基于负熵最大的FastICA迭代算法,如图3所示,对高维相空间进行信噪分离,输出一系列的独立分量,并将独立分量分析方法处理之后得到的一系列分量进行分类,得到估计源信息分量(y1,y2,...,yn)和噪声信息分量(yn+1,yn+2,…,ym);
舍弃独立分量中的噪声信息分量,选择独立分量中的估计源信息分量,对开关柜振动信号进行重建,消除开关柜振动信号中的噪声;
振动信号降噪流程图如图4所示,为了实现噪声的消除,首先将独立成分中的估计源信息分量构造一个估计源信息分量空间,再将估计源信息分量空间中的每一个估计源信息分量成分乘上混合矩阵的对应列,构造出高维相空间的一个子相空间:
Su=auyu;
其中,Su表示高维相空间的一个子相空间;yu表示估计源信息分量空间;au表示混合矩阵的对应列空间。
因此,降噪后的振动信号为:
其中,表示子相空间第i个向量;n表示子相空间向量个数。
(3)对采集到的开关柜表面超声波信号进行降噪处理;
超声波信号降噪流程图如图5所示,首先计算实测超声波信号的自相关函数。
对于一个随机信号x(t),自相关函数的表达式为:
其中,τ表示时移。判断超声波信号中是否函数周期性信号,如果有周期性信号,采用多级滤波的方式滤掉周期性信号;
然后将不含周期性信号的含噪信号y(t)进行EMD分解得到一系列IMF分量,并根据IMF分量中是否含有突变信号,舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量,并计算剩余的m个分量imf1~imfm与原始信号的互相关系数,舍弃互相关系数较小的IMF分量;
最后利用对偶树复小波逐个对筛选之后的IMF分量进行降噪处理,对经过对偶树复小波降噪后各IMF分量进行重构,得到纯净的超声波信号。
(4)计算降噪后的振动信号小波包能量谱特征,选择db3小波基对开关柜振动信号进行4层小波包分解,得到16个子频带,并计算出开关柜振动信号的每个子频带的能量、总振动信号总能量以及各子频带能量占总能量的百分比例,以此百分比例判断开关柜是否发生局部放电故障以及局部放电类型。
需要说明的是,由于总振动信号总能量是固定的,在没有发生局部放电故障的情况下每个子频带的百分比例是比较均匀的,若检测到某几个子频道能量占总能量的百分比例变化幅度较大,则判定开关柜发生了局部放电故障。
(5)分析降噪后的超声波信号特征,选择最先接收到超声信号的传感器(假设为第一个传感器)作为基准信号,第i个传感器Si接收到超声信号与第1个传感器S1接收到超声波信号之间的时间差为t1i=ti-t1(i=2,3,4);
列出下列含有3个方程的非线性方程组:
将另三个传感器与基准传感器接收到超声信号的时间差t12、t13、t14以及各传感器的坐标代入式X=[xi,xi+τ,…,xi+(m+1)τ]中即可以求出局部放电源的空间坐标,且要实现三维空间的局部放电源定位,就至少需要4个以上的传感器。
超声波信号可以用来判断开关柜是否发生局部放电故障,并利用不同超声波传感器接收到的超声波信号的时间差,对局部放电源进行精确定位,超声波信号特征的分析与振动信号小波包能量谱特征的计算可以同步进行,以弥补单一信号判断局部放电故障不可靠问题。
作为本发明的第二个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测装置,其中,如图6所示,所述开关柜局部放电故障检测装置10包括:
采集模块110,所述采集模块110用于采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
信号处理模块120,所述信号处理模块120用于对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
计算模块130,所述计算模块130用于计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
分析模块140,所述分析模块140用于分析降噪后的超声波信号的特征;
第一判断模块150,所述第一判断模块150用于分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
具体地,所述开关柜局部放电故障检测装置10还包括:
第二判断模块160,所述第二判断模块160用于若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
本发明提供的开关柜局部放电故障检测装置,同时采集开关柜表面振动信号和超声波信号进行分析,判断开关柜是否发生局部放电故障,并利用超声波信号实现开关柜局部放电源的定位、利用振动信号实现开关柜局部放电源类型的判断,对开关柜局部放电源的定位和类型的判断可以同步进行,本发明提供的开关柜局部放电故障检测装置能够实现可靠性的开关柜局部放电检测,弥补了单一检测方法的不可靠问题。
具体地,所述采集模块包括振动传感器、超声波传感器、振动数据采集仪、局部放电测试仪和信号调理电路,所述振动传感器和超声波传感器分别用于采集振动信号和超声波信号,所述信号调理电路用于对所述振动信号进行调理后输入到所述振动数据采集仪,所述振动数据采集仪用于获取所述振动传感器采集到的振动信号,所述局部放电测试仪用于检测并获取所述超声波传感器采集到的超声波信号;所述信号处理模块、所述计算模块、分析模块和第一判断模块均包括故障诊断中心,所述故障诊断中心用于对振动信号和超声波信号进行处理,实现振动-超声信号结合诊断开关柜局部放电故障,并计算局部放电源位置和类型。
作为本发明的第二个方面,提供一种开关柜局部放电故障检测系统,其中,所述开关柜局部放电故障检测系统包括开关柜和设置在所述开关柜上的前文所述的开关柜局部放电故障检测装置。
本发明提供的开关柜局部放电故障检测系统,通过采集开关柜电缆室和母线室外表面的振动信号、超声波信号对开关柜局部放电故障的发生进行判定,并利用超声波信号实现开关柜局部放电源的定位、利用振动信号实现开关柜局部放电源类型的判断,对开关柜局部放电源的定位和类型的判断可以同步进行,以弥补单一检测方法的不可靠问题。
具体地,本发明提供的开关柜局部放电故障检测系统,包括开关柜、振动传感器、超声波传感器、信号调理电路、振动数据采集仪、局部放电测试仪、故障诊断中心以及PC机,所述振动传感器以及超声波传感器安装在开关柜电缆室和母线室的外表面,用来采集振动信号和超声波信号;所述振动信号经信号调理电路调理后输入振动数据采集仪;所述数据采集仪用于采集开关柜电缆室和母线室外表面的振动信号;所述局部放电测试仪用于检测并采集开关柜表面的超声波信号;所述故障诊断中心对采集的振动信号、超声波信号进行分析处理,实现振动-超声信号结合诊断开关柜局部放电故障,并计算局部放电源位置和类型;所述PC机用于显示故障诊断中心的计算结果。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述开关柜局部放电故障检测方法包括:
采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
分析降噪后的超声波信号的特征;
分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
2.根据权利要求1所述的开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述开关柜局部放电故障检测方法还包括:
若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
3.根据权利要求1所述的开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述对所述振动信号进行降噪处理包括:
选择互信息法确定时间延迟τ,在时间延迟τ确定的情况下,将其作为先验条件,选择cao法确定最佳嵌入维数m,并根据所述时间延迟τ和最佳嵌入维数m将采集到的一维振动信号通过相空间重构得到高维相空间矩阵X;
将所述高维相空间矩阵X作为独立分量分析方法的输入,对高维空间进行信噪分离,输出一系列的独立分量,并将独立分量分析方法处理之后得到的一系列的独立分量进行分类,得到估计源信息分量和噪声信息分量;
选择所述估计源信息分量,对所述振动信号进行重建,消除所述振动信号中的噪声。
4.根据权利要求1所述的开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述对所述超声波信号进行降噪处理包括:
计算实测超声波信号的自相关函数,判断超声波信号中是否包括周期性信号,若超声波信号中包括周期性信号,则采用多级滤波的方式滤除掉所述周期性信号;
将滤除掉所述周期性信号的超声波信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,并判断IMF分量中是否含有突变信号,若所述IMF分量中含有突变信号,则舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量;
计算舍弃一部分不含有突变信号的IMF分量后剩余IMF分量与原始信号的互相关系数,并舍弃互相关系数小的IMF分量;
对舍弃互相关系数后的IMF分量进行降噪处理,且对降噪处理后的IMF分量进行重构,得到纯净的超声波信号。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述采集开关柜表面的振动信号和超声波信号包括采集开关柜表面的一个通道的振动信号和至少四个通道的超声波信号。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的开关柜局部放电故障检测方法,其特征在于,所述计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱以及根据振动信号的小波包能量特征谱判断开关柜是否发生局部放电故障包括:
对降噪后的振动信号进行多层小波包分解,得到多个子频带;
计算每个子频带的能量、降噪后的振动信号的总能量以及各个子频带的能量占降噪后的振动信号的总能量的百分比例;
根据所述百分比例判断开关柜是否发生局部放电故障。
7.一种开关柜局部放电故障检测装置,其特征在于,所述开关柜局部放电故障检测装置包括:
采集模块,所述采集模块用于采集开关柜表面的振动信号和超声波信号;
信号处理模块,所述信号处理模块用于对所述振动信号和所述超声波信号进行预处理以及降噪处理;
计算模块,所述计算模块用于计算降噪后的振动信号的小波包能量特征谱;
分析模块,所述分析模块用于分析降噪后的超声波信号的特征;
第一判断模块,所述第一判断模块用于分别根据振动信号的小波包能量特征谱以及超声波信号的特征判断开关柜是否发生局部放电故障。
8.根据权利要求7所述的开关柜局部放电故障检测装置,其特征在于,所述开关柜局部放电故障检测装置还包括:
第二判断模块,所述第二判断模块用于若判定开关柜发生局部放电故障,则根据振动信号的小波包能量特征谱判断局部放电类型,以及根据接收到超声波信号的时间差定位局部放电源。
9.根据权利要求7所述的开关柜局部放电故障检测装置,其特征在于,所述采集模块包括振动传感器、超声波传感器、振动数据采集仪、局部放电测试仪和信号调理电路,所述振动传感器和超声波传感器分别用于采集振动信号和超声波信号,所述信号调理电路用于对所述振动信号进行调理后输入到所述振动数据采集仪,所述振动数据采集仪用于获取所述振动传感器采集到的振动信号,所述局部放电测试仪用于检测并获取所述超声波传感器采集到的超声波信号;所述信号处理模块、所述计算模块、分析模块和第一判断模块均包括故障诊断中心,所述故障诊断中心用于对振动信号和超声波信号进行处理,实现振动-超声信号结合诊断开关柜局部放电故障,并计算局部放电源位置和类型。
10.一种开关柜局部放电故障检测系统,其特征在于,所述开关柜局部放电故障检测系统包括开关柜和设置在所述开关柜上的权利要求7至9中任意一项所述的开关柜局部放电故障检测装置。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109655720A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-19 | 北京三听科技有限公司 | 基于二维传感器阵列的局放检测方法及装置 |
CN110175508A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-27 | 杭州电子科技大学 | 一种应用于超声波局放检测的特征值提取方法 |
CN110703058A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-01-17 | 中研新科智能电气有限公司 | 基于超声识别的局部放电检测方法、装置及终端 |
CN110749808A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-04 | 深圳供电局有限公司 | Gis故障定位装置及系统 |
CN110763959A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-02-07 | 武汉汉源既济电力有限公司 | 一种高压开关柜局部放电检测电路及其检测方法 |
CN111175698A (zh) * | 2020-01-18 | 2020-05-19 | 国网山东省电力公司菏泽供电公司 | 一种基于声振结合的变压器噪声源定位方法、系统和装置 |
CN111722159A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-09-29 | 上海达铭科技有限公司 | 三维弱磁传感器及开关柜局部放电弱磁检测方法 |
CN111983390A (zh) * | 2019-04-10 | 2020-11-24 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 一种基于振动信号的gis故障精确定位系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140033979A (ko) * | 2012-09-11 | 2014-03-19 | 한국전력공사 | 변압기 진단장치 |
CN104749468A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-07-01 | 国家电网公司 | 一种gis故障诊断系统及其方法 |
CN104808123A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-29 | 国家电网公司 | 一种开关柜局部放电检测系统 |
CN105676085A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于多传感器信息融合的特高压gis局部放电检测方法 |
CN105699869A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-22 | 国网江苏省电力公司南京供电公司 | 基于振动信号的gis设备局部放电检测方法 |
CN105928701A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-07 | 石家庄铁道大学 | 基于相关分析的emd过程中有效imf的判定方法 |
CN107390097A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-11-24 | 天津科技大学 | 一种gis声电联合局部放电仿真检测系统及其检测方法 |
-
2018
- 2018-06-12 CN CN201810606706.0A patent/CN108427067A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140033979A (ko) * | 2012-09-11 | 2014-03-19 | 한국전력공사 | 변압기 진단장치 |
CN104749468A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-07-01 | 国家电网公司 | 一种gis故障诊断系统及其方法 |
CN104808123A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-29 | 国家电网公司 | 一种开关柜局部放电检测系统 |
CN105676085A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于多传感器信息融合的特高压gis局部放电检测方法 |
CN105699869A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-22 | 国网江苏省电力公司南京供电公司 | 基于振动信号的gis设备局部放电检测方法 |
CN105928701A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-07 | 石家庄铁道大学 | 基于相关分析的emd过程中有效imf的判定方法 |
CN107390097A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-11-24 | 天津科技大学 | 一种gis声电联合局部放电仿真检测系统及其检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
刘清坤 等: "基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除 ", 《上海交通大学学报》 * |
刘清坤 等: "基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除", 《上海交通大学学报》 * |
王红军: "《基于知识的机电系统故障诊断与预测技术》", 31 January 2014, 中国财富出版社 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109655720B (zh) * | 2018-12-18 | 2020-12-01 | 杭州听测科技有限公司 | 基于二维传感器阵列的局放检测方法及装置 |
CN109655720A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-19 | 北京三听科技有限公司 | 基于二维传感器阵列的局放检测方法及装置 |
CN110175508A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-27 | 杭州电子科技大学 | 一种应用于超声波局放检测的特征值提取方法 |
CN111983390B (zh) * | 2019-04-10 | 2021-09-14 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 一种基于振动信号的gis故障精确定位系统 |
CN111983390A (zh) * | 2019-04-10 | 2020-11-24 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 一种基于振动信号的gis故障精确定位系统 |
CN110763959A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-02-07 | 武汉汉源既济电力有限公司 | 一种高压开关柜局部放电检测电路及其检测方法 |
CN110763959B (zh) * | 2019-09-24 | 2022-02-22 | 武汉汉源既济电力有限公司 | 一种高压开关柜局部放电检测方法 |
CN110703058A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-01-17 | 中研新科智能电气有限公司 | 基于超声识别的局部放电检测方法、装置及终端 |
CN110749808A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-04 | 深圳供电局有限公司 | Gis故障定位装置及系统 |
CN111175698A (zh) * | 2020-01-18 | 2020-05-19 | 国网山东省电力公司菏泽供电公司 | 一种基于声振结合的变压器噪声源定位方法、系统和装置 |
CN111175698B (zh) * | 2020-01-18 | 2022-12-20 | 国网山东省电力公司菏泽供电公司 | 一种基于声振结合的变压器噪声源定位方法、系统和装置 |
CN111722159A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-09-29 | 上海达铭科技有限公司 | 三维弱磁传感器及开关柜局部放电弱磁检测方法 |
CN111722159B (zh) * | 2020-05-09 | 2023-01-20 | 上海达铭科技有限公司 | 三维弱磁传感器及开关柜局部放电弱磁检测方法 |
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