局部放电信号的分类方法和装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理领域，具体而言，涉及一种局部放电信号的分类方法和装置。
技术介绍
原始信号在传输的过程中会受到干扰，导致采集时得到的信号不仅包括原始信号，还包括干扰信号。为了提取采集信号中的有用信息，可以根据原始信号的特点，在采集信号中提取原始信号的特征信息，达到去除干扰、提取有用信息的效果。局部放电通常是指电力设备绝缘体内部或绝缘表面局部电场集中产生的放电过程，在放电过程中，会伴随着声、光、热和化学反应等现象，在局部放电的作用下，会加剧电力设备绝缘材料的老化，最终导致绝缘击穿发生故障，因此，检测局部放电信号是电力设备绝缘状态评估及故障定位的关键，直接关系到电力设备的检修及维护方案的制定，进而影响到电力系统的稳定运行，对局部放电信号进行分类，可以根据采集到的局部放电信号诊断现场电力设备的绝缘状况。但是，电力设备所在现场的电磁环境通常十分复杂，包括周期性窄带干扰、白噪声等众多干扰信号，极端情况下局部放电信号可能被强大的噪声所掩盖，难以识别采集信号中的局部放电原始信号，导致无法提取采集信号中局部放电信号的特征信息，也就无法根据采集信号对电力设备的绝缘情况进行诊...
【技术保护点】
一种局部放电信号的分类方法，其特征在于，包括：获取采样信号序列，其中，所述采样信号序列为对局部放电信号执行采样得到的信号序列；提取所述采样信号序列的特征内禀模态函数，其中，所述特征内禀模态函数是与所述局部放电信号对应的内禀模态函数；根据高阶奇异谱熵分析方法确定所述特征内禀模态函数的熵；以及根据所述特征内禀模态函数的熵确定所述局部放电信号的种类。
【技术特征摘要】
1.一种局部放电信号的分类方法，其特征在于，包括：获取采样信号序列，其中，所述采样信号序列为对局部放电信号执行采样得到的信号序列；提取所述采样信号序列的特征内禀模态函数，其中，所述特征内禀模态函数是与所述局部放电信号对应的内禀模态函数；根据高阶奇异谱熵分析方法确定所述特征内禀模态函数的熵；以及根据所述特征内禀模态函数的熵确定所述局部放电信号的种类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据高阶奇异谱熵分析方法确定所述特征内禀模态函数的熵包括：确定所述采样信号序列的功率谱密度；根据所述功率谱密度确定所述采样信号序列的主要频率；根据高阶奇异谱分析方法通过所述主要频率确定高阶奇异谱熵分析参数；以及通过所述高阶奇异谱熵分析参数确定所述特征内禀模态函数的熵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述采样信号序列的特征内禀模态函数包括：根据经验模态分解方法对所述采样信号序列执行分解，得到所述采样信号序列的多个内禀模态函数；分别确定所述局部放电信号的特征参数和所述多个内禀模态函数的特征参数；以及根据所述局部放电信号的特征参数和所述多个内禀模态函数的特征参数在所述多个内禀模态函数中确定所述特征内禀模态函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个内禀模态函数的中心频率各不相同，根据经验模态分解方法对所述采样信号序列执行分解，得到所述采样信号序列的多个内禀模态函数包括：在所述采样信号序列中分别添加多个互相独立的白噪声信号，得到多个带噪声信号序列；根据所述经验模态分解方法分别对所述多个带噪信号序列执行分解，得到多个内禀模态函数集合，其中，所述多个内禀模态函数集合中的每个内禀模态函数集合均包括所述多个内禀模态函数；以及对所述多个内禀模态函数集合中的中心频率相同的内禀模态函数求平均值，得到多个平均内禀模态函数，其中，根据所述局部放电信号的特征参数和所述多个内禀模态函数的特征参数在所述多个内禀模态函数中确定所述特征内禀模态函数包括：根据所述局部放电信号的特征参数和所述多个内禀模态函数的特征参数在所述多个平均内禀模态函数中确定所述特征内禀模态函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征内禀模态函数为多个特征内禀模态函数，根据所述特征内禀模态函数的熵确定所述局部放电信号的种类包括：根据所述多个特征内禀模态函数的熵组成熵特征向量；以及通过RBF神经网络算法对所述熵特征向量执行分类，以确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶诗洋，程序，任志刚，段大鹏，宋辉，盛戈皞，吴麟琳，于希娟，徐绍军，高彦龙，张天辰，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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