CN111965508B - 一种基于小波变换的局部放电信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于小波变换的局部放电信号检测方法，属于检测技术领域。该方法包括：对待测信号分段，并舍弃首端与末端信号段；对各信号段进行三层小波分解，采用滤波器处理小波系数；对滤波后的高频小波系数构造节点系数矩阵，对其进行奇异值分解得到奇异值矩阵，然后计算其内积，构造内积矩阵，根据内积矩阵最大最小值与平均值的差值判断条件判断信号中是否含有局部放电信号；若含有局部放电信号，计算各信号段低频小波系数模值的小波系数香农熵并构造香农熵矩阵，计算阈值，根据阈值判断条件判断局部放电信号出现在哪一信号段中。本发明能够准确直观地检测出局部放电信号的存在并提高了计算效率。

Description

一种基于小波变换的局部放电信号检测方法

技术领域

本发明属于检测技术领域，涉及一种电力设备局部放电信号检测方法，具体涉及一种基于小波变换的局部放电信号检测方法。

背景技术

当电力设备中存在气体或液体等电介质时，当气体或液体的局部场强达到其击穿场强，气体或液体局部开始放电，这种放电仅造成绝缘局部短接而不形成导电通道。局部放电现象中，许多高能量电子或高速电子的冲击会引起电力设备绝缘物质发生劣化，减少电力设备的使用寿命。为此，对电网中正常运行的电力设备进行局部放电检测。该检测的目的是判定电力设备的绝缘状况，是否需要进行检修。

电网中各电力设备绝缘性能的优劣直接影响到整个电网的安全运行与经济建设，而局部放电是电力设备内部绝缘劣化主要表现形式，如不采取措施任其继续发展，将导致绝缘击穿事故的发生。该试验的目的是识别电力设备是否发生了局部放电，对电网安全运行和检修有着重大的指导意义。

目前，在局部放电信号检测领域中，因小波变换有较好的时频局部化的能力，适用于处理突变信号，而被广泛使用，其中，离散小波变换常用于工程中的信号分析。但当干扰信号淹没了局部放电信号时，应用离散小波变换检测局部放电信号方法的效果并不理想。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于小波变换的局部放电信号检测方法，解决局部放电信号被干扰信号淹没时，局部放电信号检测效果不佳的问题，提高检测效果。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于小波变换的局部放电信号检测方法，具体包括以下步骤：

S1：对待测信号分段，并舍弃首端与末端的两个信号段；

S2：对S1中获得的各信号段进行三层小波分解，得到各个尺度下的高频小波系数C_nikj与低频小波系数C_nj，其中，i＝1,2,3；j＝1为实部，j＝2为虚部；C_nikj表示第n段第i层第k个滤波器的小波系数的实部或虚部，C_nj表示第n段低频小波系数的实部或虚部；

S3：采用滤波器处理小波系数；

S4：构造由S2中小波分解得到的各信号段的高频小波系数矩阵D_n，对各矩阵D_n进行奇异值分解求取奇异值矩阵，然后计算其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按顺序排列为内积矩阵λ，根据λ的最大最小值与平均值的差值判断条件判断信号中是否含有局部放电信号；

S5：对判断为含有局部放电信号的信号，求取各信号段低频小波系数模值的小波系数香农熵，并构造香农熵矩阵E，计算阈值，根据阈值判断条件判断局部放电信号出现在哪一段信号段中。

进一步，所述步骤S1中，对待测信号分段具体包括：要求信号段的时间长度涵盖一个局部放电信号的脉冲，以保证可以保留其主要特征，然后将待测信号平均分为m段时间长度为1ms的信号段，m为正整数，且m∈[25,30]，并舍弃其中首端与末端的两个信号段。

进一步，所述步骤S3中，采用22阶巴特沃斯高通滤波器处理小波系数，该滤波器的通带和阻带的截止频率分别为500kHz和450kHz，阻带的最小衰减率为20dB。

进一步，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41：对信号的第n段信号段滤波后的高频小波系数构造高频小波系数矩阵D_n，D_n＝[d_n1 d_n2 d_n3]^T，其中，d_ni＝[C_ni11 C_ni12 C_ni21 C_ni22]^T，i＝1,2,3；

S42：对高频小波系数矩阵D_n进行奇异值分解，求得该矩阵的奇异值矩阵，并求其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按照在信号段中的先后顺序排列为内积矩阵λ，内积矩阵λ的表达式为：

λ＝[p₁ p₂ … p_n … p_m]

其中，m为信号段数；

S43：判断信号中是否含有局部放电信号，判断条件表达式为：

max(λ)-average(λ)>5(average(λ)-min(λ))

其中，max(λ)、average(λ)、min(λ)分别表示内积矩阵λ的最大值、平均值、最小值；如果上式成立，则信号中含有局部放电信号，否则，信号中则不含局部放电信号。

进一步，所述步骤S5具体包括以下步骤：

S51：计算各信号段低频小波系数的模值z_n，模值计算的表达式为：

S52：计算各信号段低频小波系数的模值z_n的香农熵e_n，小波系数香农熵计算的表达式为：

按照信号段在信号中的先后顺序构造香农熵矩阵E，香农熵矩阵E的表达式为：

E＝[e₁ e₂ … e_n … e_m]

其中，m为信号段数；

S53：计算阈值；以矩阵元素中每信号段的香农熵e_n分别作为阈值分割线计算方差值g_n，g_n的表达式为

g_n＝w₀×w₁×(u₀-u₁)²

其中，w₀为E中大于或等于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，u₀为E中大于或等于e_n的元素的平均值，w₁为E中小于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，u₁为小于e_n的元素的平均值；

按照信号段在信号中的先后顺序构造方差值矩阵G，方差值矩阵G的表达式为：

G＝[g₁ g₂ … g_n … g_m]

选取G中最大值g_i和第二大值g_j，并取对应E中的e_i和e_j，计算e_i和e_j的平均值作为矩阵G的阈值thr；

判断局部放电信号出现在哪一段信号段中，判断条件的表达式为：

e_n>thr

即香农熵e_n是否大于阈值thr，如果成立，则e_n所代表的信号段中含有局部放电信号，否则，则不含局部放电信号。

本发明的有益效果在于：本发明能够提高在局部放电信号被干扰信号淹没时的局部放电信号的检测效果。本发明方法增大了待测信号的信息量，提高了检测算法的计算效率。在进行检测时通过对信号段的小波系数进行滤波处理，可以达到滤除干扰信号的效果。通过比较小波系数香农熵与设定阈值的大小判断信号段中是否含有局部放电信号，能够较为有效地得出检测结果。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明所述的基于小波变换的局部放电信号检测方法流程图；

图2为本发明实施例中含有局部放电信号的香农熵矩阵E的阈值及各信号段小波香农熵的分布情况。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1～图2，为图1为本发明的算法流程图，如图1所示，本发明提供一种基于小波变换的局部放电信号检测方法，包括以下五个步骤：

S1：对待测信号分段，要求信号段的时间长度应能涵盖一个局部放电信号的脉冲，以保证可以保留其主要特征，将待测信号平均分为m段时间长度为1ms的信号段，m为正整数，且m∈[25,30]，并舍弃其中首端与末端的两个信号段。

S2：对S1中获得的各信号段进行3层小波分解得到各个尺度下的高频小波系数C_nikj与低频小波系数C_nj(i＝1,2,3，j＝1为实部，j＝2为虚部)，其中C_nikj表示第n段第i层第k个滤波器的小波系数的实部或虚部，C_nj表示第n段低频小波系数的实部或虚部。

S3：采用22阶巴特沃斯高通滤波器处理小波系数，该滤波器的通带和阻带的截止频率分别为500kHz和450kHz，阻带的最小衰减率为20dB。

S4：构造由S2中小波分解得到的各信号段的高频小波系数矩阵D_n，对各矩阵进行奇异值分解求取奇异值矩阵，然后计算其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按顺序排列为内积矩阵λ，根据λ的最大最小值与平均值的差值判断条件判断信号中是否含有局部放电信号，具体包括以下步骤：

S41：对信号的第n段信号段滤波后的高频小波系数构造高频小波系数矩阵D_n，D_n＝[d_n1 d_n2 d_n3]^T，其中，d_ni＝[C_ni11 C_ni12 C_ni21 C_ni22]^T，i＝1,2,3；

S42：对高频小波系数矩阵进行奇异值分解，求得该矩阵的奇异值矩阵，并求其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按照在信号段中的先后顺序排列为内积矩阵λ，内积矩阵λ的表达式为

λ＝[p₁ p₂ … p_n … p_m]

S43：判断信号中是否含有局部放电信号，判断条件表达式为

max(λ)-average(λ)>5(average(λ)-min(λ))

即内积矩阵λ的最大值与平均值的差值是否大于五倍的平均值与最小值的差值，如果成立，则信号中含有局部放电信号，否则，信号中则不含局部放电信号。

S5：对判断为含有局部放电信号的信号，求取各信号段低频小波系数模值的小波系数香农熵，并构造香农熵矩阵E，计算阈值，根据阈值判断条件判断局部放电信号出现在哪一段信号段中，具体包括以下步骤：

S51：计算各信号段低频小波系数的模值z_n，模值计算的表达式为

S52：计算各信号段低频小波系数的模值z_n的香农熵e_n，小波系数香农熵计算的表达式为

按照信号段在信号中的先后顺序构造香农熵矩阵E，香农熵矩阵E的表达式为

E＝[e₁ e₂ … e_n … e_m]

S53：计算阈值；以矩阵元素中每信号段的香农熵e_n分别作为阈值分割线计算方差值g_n，g_n的表达式为

g_n＝w₀×w₁×(u₀-u₁)²

其中，w₀为E中大于或等于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，u₀为该部分元素的平均值，w₁为E中小于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，u₁为该部分元素的平均值；

按照信号段在信号中的先后顺序构造方差值矩阵G，方差值矩阵G的表达式为

G＝[g₁ g₂ … g_n … g_m]

选取G中最大值g_i和第二大值g_j，并取对应E中的e_i和e_j，计算e_i和e_j的平均值作为该矩阵的阈值thr；

判断局部放电信号出现在哪一段信号段中，判断条件的表达式为

e_n>thr

即香农熵e_n是否大于阈值，如果成立，则e_n所代表的信号段中含有局部放电信号，否则，则不含局部放电信号。

验证实施例：

为验证本发明检测方法的有效性，利用采集到的某户外电缆场中的信号进行局部放电信号检测，采样频率为500MHz，一段信号的采样时间为28ms，每段信号包含14000000个数据点。采集的信号中包含5段干扰信号和4段干扰信号和局部放电信号的混合信号。经信号分段后，每段信号包含26个待测信号段。运用基于小波变换的局部放电信号检测方法对9段信号进行检测并得到结果：本发明方法的准确率为88.89％，含有局部放电信号的信号均可以被检测出。其中，对于含有局部放电信号的信号段检测的准确率为99.03％，可以检测出所有含有局部放电信号的信号段。图2示出了4段含有局部放电信号的各信号段小波系数香农熵e_n的分布情况，其中，被填充的圆圈代表含有局部放电信号的信号段的小波熵，未填充的圆圈代表干扰信号段的小波熵，直线代表信号香农熵矩阵E的阈值，可以看出含有局部放电信号的信号段的小波熵均在阈值之上。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于小波变换的局部放电信号检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：对待测信号分段，并舍弃首端与末端的两个信号段；

S2：对S1中获得的各信号段进行三层小波分解，得到各个尺度下的高频小波系数C_nikj与低频小波系数C_nj，其中，i＝1,2,3；j＝1为实部，j＝2为虚部；C_nikj表示第n段第i层第k个滤波器的小波系数的实部或虚部，C_nj表示第n段低频小波系数的实部或虚部；

S3：采用滤波器处理小波系数；

S4：构造由S2中小波分解得到的各信号段的高频小波系数矩阵D_n，对各矩阵D_n进行奇异值分解求取奇异值矩阵，然后计算其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按顺序排列为内积矩阵λ，根据λ的最大最小值与平均值的差值判断条件判断信号中是否含有局部放电信号；

S5：对判断为含有局部放电信号的信号，求取各信号段低频小波系数模值的小波系数香农熵，并构造香农熵矩阵E，计算阈值，根据阈值判断条件判断局部放电信号出现在哪一段信号段中；

其中，计算阈值；以矩阵元素中每信号段的香农熵e_n分别作为阈值分割线计算方差值g_n，g_n的表达式为

g_n＝w₀×w₁×(u₀-u₁)²

其中，w₀为香农熵矩阵E＝[e₁ e₂…e_n…e_m]中大于或等于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，m为信号段数，u₀为E中大于或等于e_n的元素的平均值，w₁为E中小于e_n的元素的数量所占总元素数量的比例，u₁为小于e_n的元素的平均值；

按照信号段在信号中的先后顺序构造方差值矩阵G，方差值矩阵G的表达式为：

G＝[g₁ g₂…g_n…g_m]

选取G中最大值g_i和第二大值g_j，并取对应E中的e_i和e_j，计算e_i和e_j的平均值作为矩阵G的阈值thr；

判断局部放电信号出现在哪一段信号段中，判断条件的表达式为：

e_n＞thr

即香农熵e_n是否大于阈值thr，如果成立，则e_n所代表的信号段中含有局部放电信号，否则，则不含局部放电信号。

2.根据权利要求1所述的局部放电信号检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，对待测信号分段具体包括：要求信号段的时间长度涵盖一个局部放电信号的脉冲，然后将待测信号平均分为m段时间长度为1ms的信号段，m为正整数，且m∈[25,30]，并舍弃其中首端与末端的两个信号段。

3.根据权利要求1所述的局部放电信号检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用22阶巴特沃斯高通滤波器处理小波系数。

4.根据权利要求1所述的局部放电信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41：对信号的第n段信号段滤波后的高频小波系数构造高频小波系数矩阵D_n，D_n＝[d_n1d_n2 d_n3]^T，其中，d_ni＝[C_ni11 C_ni12 C_ni21 C_ni22]^T，i＝1,2,3；

S42：对高频小波系数矩阵D_n进行奇异值分解，求得该矩阵的奇异值矩阵，并求其内积p_n；将各信号段所对应的p_n按照在信号段中的先后顺序排列为内积矩阵λ，内积矩阵λ的表达式为：

λ＝[p₁ p₂…p_n…p_m]

其中，m为信号段数；

S43：判断信号中是否含有局部放电信号，判断条件表达式为：

max(λ)-average(λ)>5(average(λ)-min(λ))

其中，max(λ)、average(λ)、min(λ)分别表示内积矩阵λ的最大值、平均值、最小值；如果上式成立，则信号中含有局部放电信号，否则，信号中则不含局部放电信号。

5.根据权利要求1所述的局部放电信号检测方法，其特征在于，所述步骤S5中，计算各信号段低频小波系数的模值z_n，模值计算的表达式为：

计算各信号段低频小波系数的模值z_n的香农熵e_n，小波系数香农熵计算的表达式为：

按照信号段在信号中的先后顺序构造香农熵矩阵E，香农熵矩阵E的表达式为：

E＝[e₁ e₂…e_n…e_m]

其中，m为信号段数。

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