基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统及方法，涉及电力设备状态监测技术领域，包括特高频信号处理单元、滤波放大单元、模数转换单元、数字信号预处理单元、多维度特征提取单元、放电相位分析单元、分类模型优化单元、干扰排除单元、缺陷类型识别与诊断单元和放电源定位单元；所述特高频信号处理单元用于收集传输局放微弱电磁信号，所述滤波放大单元用于滤波除干扰并放大信号幅值。本发明专利技术通过特高频信号处理单元、滤波放大单元和模数转换单元，精准采集微弱电磁信号，高效滤除干扰、放大并转化信号，提升检测流程的准确性和有效性，通过脉冲分割与归一化、多维度特征提取和分类模型建立和优化，降低误判风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设备状态监测，尤其是涉及基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统及方法。

技术介绍

1、在现代电力系统中，电力设备的安全稳定运行至关重要，局部放电（局放）作为反映电力设备绝缘状态的关键指标，其准确检测和分析对于保障电力系统可靠运行意义重大；然而，局放信号的检测与处理面临诸多挑战，电力设备运行时，局放产生的电磁信号极其微弱，常常淹没在复杂的电磁环境噪声之中。例如，在高压变电站等场所，各种电气设备密集，不同设备产生的电磁干扰相互交织，使得局放信号的有效提取困难重重，特高频（uhf）频段（300mhz-3ghz）虽能捕捉到局放信号，但信号微弱，需高灵敏度传感器及低损耗传输方式，否则信号易失真或丢失，导致检测失败；除了设备自身运行产生的电磁干扰，电力系统还受到外部通信信号、自然环境噪声等影响，通信信号与局放信号在频谱上可能存在重叠，工频干扰也会对检测造成严重影响，传统检测方法难以在如此复杂的干扰环境下准确识别局放信号，容易出现误判和漏判，影响设备状态评估的准确性；局放信号蕴含丰富的设备绝缘状态信息，但要从中准确提取并分析这些特征并非易事，信号在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统，包括特高频信号处理单元，其特征在于：所述特高频信号处理单元的输出端与滤波放大单元的输入端相连接，所述滤波放大单元的输出端与模数转换单元的输入端相连接，所述模数转换单元的输出端与数字信号预处理单元的输入端相连接，所述数字信号预处理单元的输出端与多维度特征提取单元的输入端相连接，所述多维度特征提取单元的输出端与放电相位分析单元的输入端相连接，所述放电相位分析单元的输出端与分类模型优化单元的输入端相连接，所述分类模型优化单元的输出端与干扰排除单元的输入端相连接，所述干扰排除单元的输出端与缺陷类型识别与诊断单元的输入端相连接，所述缺陷类型识别与诊断...

【技术特征摘要】

1.基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统，包括特高频信号处理单元，其特征在于：所述特高频信号处理单元的输出端与滤波放大单元的输入端相连接，所述滤波放大单元的输出端与模数转换单元的输入端相连接，所述模数转换单元的输出端与数字信号预处理单元的输入端相连接，所述数字信号预处理单元的输出端与多维度特征提取单元的输入端相连接，所述多维度特征提取单元的输出端与放电相位分析单元的输入端相连接，所述放电相位分析单元的输出端与分类模型优化单元的输入端相连接，所述分类模型优化单元的输出端与干扰排除单元的输入端相连接，所述干扰排除单元的输出端与缺陷类型识别与诊断单元的输入端相连接，所述缺陷类型识别与诊断单元的输出端与放电源定位单元的输入端相连接；

2.根据权利要求1所述的基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统，其特征在于：所述数字信号预处理单元的输出端还与异常判断单元的输入端相连接，所述异常判断单元的输出端与放电源定位单元的输入端相连接，所述异常判断单元用于将数字信号预处理单元输出的数字信号进行数据判断局方异常，并将异常数据输出至放电源定位单元进行依时差定位放电源的位置。

3.根据权利要求1所述的基于时频特征融合与自适应分类的智能识别系统，其特征在于：所述多维度特征提取单元包括时频分析模块、统计特征计算模块和相位特征提取模块，所述时频分析模块用于分析信号频率随时间变化，所述统计特征计算模块用于计算均值方差等量化信号，所述相位特征提取模块用于锁定相位提取相关特征。

4.根据权利要求1所述的基于时频特征融合与自适应分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟，杨文举，钟开平，鞠彦波，苏海，胥冲，许留廷，张仲达，
申请(专利权)人：上海莫克电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：