基于智能频谱感知的信号盲识别方法技术

本发明专利技术公开了基于智能频谱感知的信号盲识别方法，涉及电磁信号检测技术领域。通过获取时域周期T以内的变压器工作过程中的原始信号经带通滤波器，去工频且过滤频率小于kHz的信号作为初始识别信号进行采样，获取采样信号的分布模型，计算采样信号的信号能量，根据采样信号的分布模型是否符合判定模型对局部放电信号是否存在进行判决，且当判定局部放电信号不存在时，将原始信号经带通滤波器，去工频，过滤频率大于kHz的信号作为次级识别信号，大于kHz的信号作为对比识别信号,分别提取次级识别信号及对比识别信号的识别特征向量，计算识别特征向量的相似度，根据相似度的计算结果对局部放电信号是否存在进行再次判定。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电磁信号检测，特别涉及基于智能频谱感知的信号盲识别方法。

技术介绍

1、局部放电是一种复杂的物理现象，通常情况下，针对高压电气设备的绝缘体局部放电问题，常将绝缘体缺陷放电类型大致分为表面放电、电晕放电和空穴放电。由于变压器局部放电是造成变压器绝缘损坏的重要原因之一，所以及时监测出变压器局部放电信号，发现故障并及时报警就显得尤为重要。

2、目前变压器局部放电信号的监测方法主要有电脉冲法，超声波监测法、射频监测法、化学监测法、超高频检测法等。其中超声波监测法是一种被广泛采用的一种方法。其原理为：据相关研究的测量数据可知，变压器局部放电信号的周期约为工频周期的一半，数值约为10ms，频率分布范围集中在20khz～150khz之间，放电量为50pc～30000pc，而干扰信号如铁心的磁噪声、电力设备的机械振动噪声和外界脉冲噪声是随机出现的，其频率大都在50khz以下，采用具有高通特性的超声波传感器和外加的辅助电路来滤掉噪声使放电信号通过，从而可以实现局部放电信号的检出。

3、如上所述，变压器局部放电信号的频率与噪声频率的分布范本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，信号能量的计算公式为：

3.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，和的取值范围为：，。

4.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，所述识别特征包括统计特征参数和波形特征参数。

5.根据权利要求4所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，所述统计特征参数包括识别信号二维谱图的偏斜度、、；陡峭度、、、；互相关系数CC；放电量因数;修正的互相关系数mcc；...

【技术特征摘要】

1.基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，信号能量的计算公式为：

3.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，和的取值范围为：，。

4.根据权利要求1所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，所述识别特征包括统计特征参数和波形特征参数。

5.根据权利要求4所述的基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，所述统计特征参数包括识别信号二维谱图的偏斜度、、；陡峭度、、、；互相关系数cc；放电量因数;修正的互相关系数mcc；局部峰数目、、、中的至少一种，其中，下标q和n，分别表示特征参数由或谱图计算得到；上标+和-表示放电正半周和负半周。

6.根据权利要求4所述的基于智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑礼，闫光辉，廉敬，汤春阳，王鹏程，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：