【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，所述方法首先对测得的电气设备油中局部放电超声信号进行处理，并提取可以区分局放超声直达波与混叠波的特征参量，然后将这特征参量数据作为经仿真数据训练后的BP人工神经网络的输入量，利用BP人工神经网络判断该超声信号是直达波还是混叠波。本专利技术以局部放电超声信号的峰值因数、分形盒维数和最大李雅普指数作为特征参量，并将它们与BP人工神经网络相结合，实现了局部放电超声直达信号的有效识别，很好地解决了传统方法无法准确判别局放信号是否为直达波的问题，为油中局放的准备定位奠定了基础。【专利说明】
本专利技术涉及一种用于检测电气设备油中局部放电超声直达波的方法，属于检测
。
技术介绍
局部放电的检测与精确定位对于及时发现电气设备内部的潜在绝缘缺陷、保证电力系统的安全稳定运行具有重要意义。局部放电的检测方法有多种，超声波法因具有原理简单、定位方便等优点，已得到广泛应用。但因为传统超声波传感器不能有效检测经过电气设备内部介质复杂传播后的局部放电超声波信号，因此相关研究中采用具有强干扰抑制能力和高空间分辨能力的超声阵列传感器代替单个超声传感器，利用阵列信号处理技术实现局部放电的准确定位。研究表明，当阵列传感器接受到的信号为直达(单一路径)信号时，可以对局放源进行准确定位，但是当接收到的信号为混叠(多路径)信号时，由于混叠信号不能准确反映局放源的空间位置信息，将会导致定位精度和可靠性下降，甚至产生虚假定位。因此，有效识别超声直达波与混叠波信号是局放定位成功与否的关键。现有研究大多直接采集局放超声信号，然后根据时延、幅值等信息判断信号是否为直达波，由于...
【技术保护点】
一种电气设备油中局部放电超声直达波识别方法，其特征是，所述方法首先对测得的电气设备油中局部放电超声信号进行处理，并提取可以区分局放超声直达波与混叠波的特征参量，然后将这特征参量数据作为经仿真数据训练后的BP人工神经网络的输入量，利用BP人工神经网络判断该超声信号是直达波还是混叠波。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谢庆，律方成，李燕青，程述一，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：
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