一种电力电缆故障放电声智能识别方法技术

一种电力电缆故障放电声智能识别方法，属于电力电缆故障探测领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1，采样声音信号并进行模数转换；步骤2，数据预处理和特征提取；步骤3，将提取到的声音信号的特征向量送入支持向量机进行识别并得到判断结果；步骤4，当前声音信号如果是电缆故障放电声，顺序执行步骤5～步骤7，如果是非电缆故障放电声，执行步骤7；步骤5，保存当前声音信号的数据；步骤6，进行相关系数的计算；步骤7，显示判断结果及声音信号波形。在本电力电缆故障放电声智能识别方法中，基于支持向量机且能够自动识别电力电缆故障放电声音，摆脱长期以来依赖测试者个人经验的制约，大大提升电力电缆故障定点的工作效率。

An Intelligent Acoustic Recognition Method for Power Cable Fault Discharge

The utility model relates to an intelligent acoustic identification method for power cable fault discharge, which belongs to the field of power cable fault detection. The characteristics of the system include the following steps: step 1, sampling sound signal and analog-to-digital conversion; step 2, data preprocessing and feature extraction; step 3, the feature vectors of the extracted sound signal are sent to support vector machine for recognition and judgment; step 4, if the current sound signal is discharged by cable fault, step 5-7 is executed sequentially, and if not, step 7 is executed sequentially. Cable fault discharge sound, perform step 7; Step 5, save the current sound signal data; Step 6, calculate the correlation coefficient; Step 7, display the judgment results and sound signal waveform. In the intelligent identification method of power cable fault discharging sound, the support vector machine (SVM) is used to automatically recognize the power cable fault discharging sound, which can get rid of the restriction of relying on the personal experience of the tester for a long time, and greatly improve the efficiency of power cable fault location.

【技术实现步骤摘要】
一种电力电缆故障放电声智能识别方法
一种电力电缆故障放电声智能识别方法，属于电力电缆故障探测领域。
技术介绍
电力电缆在城市地下电网、工矿企业的内部供电线路和过江、过海的水下输电线路中有广泛的应用。电缆一旦发生故障，会给企业生产造成停电损失，给居民生活带来不便，因此电缆发生故障后需要尽快查找到故障进行修复。查找电缆故障一般需要经过故障诊断、故障测距和故障定点三个步骤。故障诊断是用万用表等工具和设备检查电缆各相的连通性、故障相的绝缘阻值，目的是判明故障性质，为后续步骤选择合适的测试方法；故障测距是用仪器测出故障点与测试点之间电缆的长度，目的是大体确定电缆故障所在的区域，缩小故障查找的范围；故障定点是用仪器探测故障信号的强度或者到达时间，目的是逐渐接近并最终确认故障的位置。目前在电缆故障定点环节，国内外主要通过探测电缆故障放电声音的方法查找故障点。该方法有两种实现方式：声测法和声磁同步法。声测法的工作原理是利用置于地面的声测探头接收电缆故障点放电声音，声音信号由探头传递到主机，经过滤波、放大等处理，再由主机将处理后的声音信号传送到侦听耳机，供测试者侦听和识别，测试者通过分析比较不同位置故本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力电缆故障放电声智能识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，在电缆故障放电时刻开始采样声音信号并进行模数转换得到原始数据x0(i)；步骤2，对数字化的声音信号进行去直流处理，得到数据x1(i)，然后对去直流处理的数据进行归一化处理，得到数据x2(i)，最后提取得到声音信号的特征向量；步骤3，将提取到的声音信号的特征向量送入支持向量机进行识别并得到判断结果；步骤4，判断前声音信号是否为电缆故障放电声，如果是电缆故障放电声，顺序执行步骤5～步骤7，如果是非电缆故障放电声，执行步骤7；步骤5，保存当前声音信号的数据；步骤6，进行第二次声音信号的采集并进行相关系数的计算；步骤7，显示判断...

【技术特征摘要】
1.一种电力电缆故障放电声智能识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，在电缆故障放电时刻开始采样声音信号并进行模数转换得到原始数据x0(i)；步骤2，对数字化的声音信号进行去直流处理，得到数据x1(i)，然后对去直流处理的数据进行归一化处理，得到数据x2(i)，最后提取得到声音信号的特征向量；步骤3，将提取到的声音信号的特征向量送入支持向量机进行识别并得到判断结果；步骤4，判断前声音信号是否为电缆故障放电声，如果是电缆故障放电声，顺序执行步骤5～步骤7，如果是非电缆故障放电声，执行步骤7；步骤5，保存当前声音信号的数据；步骤6，进行第二次声音信号的采集并进行相关系数的计算；步骤7，显示判断结果及声音信号波形。2.根据权利要求1所述的电力电缆故障放电声智能识别方法，其特征在于：步骤2中所述的特征向量包括：根据数据x3(i)提取声音信号短时能量分布脉冲宽度特征z1：在满足条件i∈[1,2,…,n-D+1]的前提下，定义：wlast＝max[1,2,…,n-D+1]，wfirst＝min[1,2,…,n-D+1]，则z1为：z1＝wlast-wfirst根据数据x3(i)提取声音信号短时能量分布脉冲高宽比特征z2：根据数据x3(i)提取声音信号短时能量分布脉冲位置特征z3：根据数据x4(i)提取声音信号短时过零率特征z4：在满足条件i∈[1,2,…,n-D]的前提下，定义rlast＝max[1,2,…,n-D]，rfirst＝min[1,2,…,n-D]，则z4为：其中：数据x3(i)为根据所述数据x2(i)计...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐丙垠，李峰，宫照辉，颜廷纯，朱启林，
申请(专利权)人：山东科汇电力自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37