【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于测量，具体涉及一种基于可听声信号的gil故障定位方法及系统。
技术介绍
1、gil在运输、装配、运行的过程中都有可能会产生一些金属碎屑与颗粒，由此引发的长期的局部放电等微小放电，使绝缘劣化，从而影响电气性能。发生此类型故障，会对gil本体和周围设备造成非常严重的后果，缩短gil设备寿命甚至是危害到电网整体的运行安全。因此对于gil故障进行准确定位显得尤其重要。
2、目前gil的常见故障检测的主要方法有光检测法、声波检测法、化学检测法、脉冲电流法、特高频法等。其中，光检测法的适用面十分局限，不适合对已经投运的线路进行应用。声波检测法对电磁干扰的敏感性很低，同时可以对局部放电进行定位，但是极其容易收到非电量信号的干扰，且灵敏度并不高，适用场合为初测局部放电或者极其严重局部放电故障。化学检测法对于电磁干扰的抵抗能力很强，同时实验器材便于携带，但是不能进行定量分析，只能对于gil管道内部分局部放电故障进行一个总体程度的反应，并且检测的耗时较长。脉冲电流法在实际工程应用时暴露出一些问题，例如容易被电磁环境或外部噪声所干扰，且灵敏度不高。特高频法需要适合频带的天线对gil管道内部的局部放电故障产生的300mhz-3ghz的特高频电磁波信号进行侦测，其抗环境干扰性不强。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于可听声信号的gil故障定位方法及系统，克服了现有技术中测量方法存在的环境约束，仅依靠对gil内部发生局部放电故障时，由于gil内部腔体
2、本专利技术采用如下的技术方案。
3、本专利技术提供了一种基于可听声信号的gil故障定位方法，包括：
4、步骤1，接收站采集gil故障信号，利用小波降噪算法对故障信号进行降噪；
5、步骤2，将降噪后的故障信号利用tdoa算法进行gil故障声源的初步定位；
6、步骤3，利用chan算法和taylor算法分别对声源坐标值进行定位计算；
7、步骤4，对于chan算法和taylor算法分别计算得到的声源坐标值进行加权平均处理，获得最终gil故障定位数据。
8、优选地，所述步骤1包括：
9、步骤1.1，接收站采集gil故障信号，根据故障信号特性选择一种小波，对故障信号进行设定层数的小波分解；
10、步骤1.2，对分解的各层的小波系数进行阈值的设定，过滤掉故障信号噪声部分的小波系数，获得去噪后的小波系数；
11、步骤1.3，根据去噪后的小波系数进行小波重构，获得去噪后故障信号。
12、优选地，所述步骤1.1中选择小波类型的参考因素包括支撑长度、对称性、正则性与相似性。
13、优选地，所述步骤2包括：
14、对目标位置进行定位的接收站数量为m，第i个接收站的位置为si＝(xi,yi)t，声源位置坐标为u＝(x,y)t，第i个接收站接收到的信号为
15、ui(k)＝s(k)-di+ηi(k)，其中s(k)为目标发射的声信号，di第i个接受站的信号时延，ηi(k)为高斯白噪声，将s1作为参考接收站，则第i个和第1个接收站tdoa测量值为
16、di,1＝di-d1，
17、设tdoa测量值矢量为d＝(d2,1,d3,1,…dm,1)t，将声源与第i个接收站的距离表示为
18、其中
19、优选地，所述步骤3包括：
20、步骤3.1，当基站个数大于3时，利用chan算法进行第一次加权最小二乘计算，获得声源定位z；
21、步骤3.2，进行第二次加权最小二乘计算，获得声源坐标的矢量位置u；
22、步骤3.3，利用talor算法对声源位置进行计算。
23、优选地，所述步骤3.1包括：
24、h-gaz0＝φ，
25、其中
26、由于
27、φ＝cbn，
28、其中噪声n服从正态分布，均值为0，协方差矩阵是q，φ的协方差矩阵为
29、ψ＝e[φφt]t＝e[c2bnntb]＝c2bqb，
30、设定r1，x，y是不相关的，第一次加权最小二乘：
31、z＝argmin(h-gaz)tψ-1(h-gaz)，
32、
33、r0b＝r0i，ψ＝(cr0)2q，定位结果为
34、
35、优选地，所述步骤3.2包括：
36、令h＝h0+δh，又因为则
37、φ＝δh-δgaz0，
38、令z＝z0+δz，
39、
40、
41、第二次加权最小二乘：
42、
43、其中e1，e2，e3为z的误差估计，
44、h′-g′az0′＝φ′，
45、其中
46、φ′1＝2(x0-x1)e1，
47、φ′2＝2(y0-y1)e2，
48、
49、矩阵形式为
50、φ′＝2b′δz，
51、其中，δz＝[e1,e2,e3]t，
52、误差矢量φ的协方差矩阵ψ为
53、ψ′＝e[φ′φ′t]＝4b′cov(z)b′，
54、z′的加权最小二乘为
55、z′＝(ga′tψ′-1g′a)-1ga′tψ′-1h′，
56、利用第一步的加权最小二乘得到的声源位置对矩阵b′进行计算，同时用代替ga从而求出ψ，进而求出z′，根据第一象限的定位区域，得到声源坐标的矢量位置如下：
57、
58、优选地，所述步骤3.3包括：
59、对声源位置给一个初始的估计值u0＝(x0,y0)t，可以通过加权最小二乘法获得，对
60、
61、在估计位置u0处进行一阶泰勒级数展开，可得
62、η＝h-gδ，
63、其中η表示残差，δ＝(δx,δy)t表示对目标未知估计所产生的矢量误差，且
64、
65、δ＝(δx,δy)t＝(gtq-1g)-1gtq-1h，
66、进行下一步的迭代时，将(x0，y0)重新设置为(x0+δx，y0+δy)，重复上面的步骤，直到(δx，δy)满足迭代的停止条件，便可以得到对声源位置(x0+δx,y0+δy)t。
67、优选地，所述迭代的停止条件为：当(δx，δy)小于10-5时，停止迭代。
68、本专利技术还提供了一种基于可听声信号的gil故障定位系统，所述基于可听声信号的gil故障定位系统为前述一种基于可听声信号的gil故障定位方法所使用的系统，包括：
69、接收站，用于采集gil出现故障后产生的声信号；
70本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的一种基于可听声信号的GIL故障定位方法，其特征在于：
10.一种基于可听声信号的GIL故障定位系统，所述基于可听声信号的GIL故障定位系统为前述权利要求1-9所述一种基于可听声信号的GIL故障定位方法所使用的系统，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于可听声信号的gil故障定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可听声信号的gil故障定位方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于可听声信号的gil故障定位方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于可听声信号的gil故障定位方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于可听声信号的gil故障定位方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种基于可听声信号的gil故...
【专利技术属性】
技术研发人员：董曼玲，臧春艳，辛伟峰，汪涛，詹振宇，崔陈希，马云瑞，郭磊，王校丹，杨知非，郭果，张宇鹏，鲁一苇，余开伟，杜宇轩，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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