基于频率约束独立分量分析的开关柜局部放电故障识别

发布时间：2018-03-03 15:43

  本文选题：局部放电　切入点：故障识别　出处：《高电压技术》2014年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对开关柜局部放电故障检测中窄带干扰等多种噪声消除难题,为提高故障识别率,提出了一种新的局部放电故障识别方法。借助射频电流互感器和高速数据采集系统采集局部放电混合信号,运用频率约束独立分量分析方法从混合信号中分离局部放电的有效信号,克服了其它信号频谱混叠的影响,大幅度提高了信噪比。以0.4~1.1 MHz和1.8~2.7 MHz 2个频带的功率谱构造故障识别的特征向量,采用最小二乘支持向量机对局部放电故障进行识别。通过搭建局部放电实验平台验证了算法的有效性,实验结果表明,开关柜局部放电故障的识别率达98.0%,所提供的识别算法具有良好的泛化能力。
[Abstract]:In order to improve the fault identification rate of switchgear, the narrow band interference and other noise elimination problems in partial discharge fault detection of switchgear are discussed. A new method of partial discharge fault identification is proposed. The mixed signals of partial discharge are collected by means of radio-frequency current transformer and high-speed data acquisition system. The frequency constrained independent component analysis (ICA) method is used to separate the effective signals of partial discharge from the mixed signals, which overcomes the influence of other signal spectrum aliasing. The signal-to-noise ratio (SNR) is greatly improved. The eigenvector of fault identification is constructed by using the power spectrum of 0.4 MHz and 1.8 MHz 2.7 MHz. Using least square support vector machine (LS-SVM) to identify partial discharge (PD) faults, the validity of the algorithm is verified by setting up a PD experimental platform, and the experimental results show that, The partial discharge fault recognition rate of switchgear is 98.0, and the algorithm has good generalization ability.
【作者单位】： 华侨大学机电及自动化学院;
【基金】：福建省产学合作科技重大项目(2012H6013;2012H6014) 福建省自然科学基金(2012J01214) 福建省科技计划重点项目(2013H0028)~~
【分类号】：TM591

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1561659