基于荧光光纤检测GIS局部放电的多重分形谱识别

发布时间：2019-01-08 14:08

【摘要】：为了获取SF6气体绝缘电器(GIS)局部放电(PD)光信息特征,完善了反映GIS内部4种典型绝缘缺陷的物理模型,并利用研制的PD荧光光纤传感系统,获取了用绝缘缺陷模型产生的PD光信号,构建出了相应的φ-u-n三维图谱及其灰度图像。同时,针对简单分形特征不足以描述PD灰度图像而导致模式识别率较低的问题,采用具有分析灰度图像丰富特征信息能力的多重分形谱技术,提出了一种计算PD光信号灰度图像的多重分形谱概率算法。然后通过对多重分形谱中各特征信息的物理意义分析,提取了用于PD模式识别的特征量,并选用改进共轭梯度算法的反向传播(BP)神经网络作为分类器。研究结果表明:多重分形谱可有效描述PD灰度图像不均匀程度及其不同层次的几何结构特征,用于分类识别4种典型绝缘缺陷产生的PD时正确率均87%,优于用盒维数与信息维数作为特征量的识别。
[Abstract]:In order to obtain the characteristics of (GIS) partial discharge (PD) optical information of SF6 gas insulated apparatus, the physical models reflecting four typical insulation defects in GIS were improved, and the PD fluorescent fiber sensing system was developed. The PD optical signal generated by the insulation defect model is obtained, and the corresponding 蠁 -u-n 3D map and its gray scale image are constructed. At the same time, aiming at the problem that the simple fractal feature is not enough to describe the PD gray image and the pattern recognition rate is low, the multifractal spectrum technique, which has the ability to analyze the rich feature information of the gray image, is adopted. A multifractal probability algorithm for calculating the gray level of PD optical signal is proposed. Then, by analyzing the physical meaning of each feature information in multifractal spectrum, the feature quantities used in PD pattern recognition are extracted, and the backpropagation (BP) neural network with improved conjugate gradient algorithm is selected as the classifier. The results show that multifractal spectrum can effectively describe the heterogeneity of PD grayscale image and its geometric structure features at different levels, and the accuracy is 87% when it is used to classify and identify the PD produced by four typical insulation defects. It is better than using box dimension and information dimension as feature recognition.
【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB724506) 国家自然科学基金(5177181)~~
【分类号】：TM595;TP391.41

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本文编号：2404709