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          變壓器局部放電在線監(jiān)測(cè)信號(hào)中的電磁干擾及抑制

          作者: 時(shí)間:2014-02-25 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          五、隨機(jī)脈沖型干擾的抑制

          這類干擾最難剔除。由于干擾和局放信號(hào)在頻域內(nèi)的特征具有相似性,因此現(xiàn)有的大量方法都是從時(shí)域考慮的。常用方法有硬件電路法、軟件波形識(shí)別法和人工智能法。

          1.硬件電路法

          它的基本思路是利用兩個(gè)測(cè)量點(diǎn)的輸出信號(hào)中外來脈沖干擾同方向,而內(nèi)部放電脈沖方向相反的特點(diǎn),去除脈沖干擾。具體實(shí)現(xiàn)為硬件電路,常用電路包括差動(dòng)平衡法、脈沖極性鑒別法和。

          在實(shí)際應(yīng)用中,前兩種的效果并不理想。這是因?yàn)閷?duì)于差動(dòng)平衡法,由于傳播路徑不同,組成差動(dòng)的兩路信號(hào)往往不能很好的對(duì)應(yīng),因此差動(dòng)效果不佳。提出了差動(dòng)“平衡對(duì)”的概念對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn),可消除干擾并同時(shí)獲得局放脈沖幅值及脈沖個(gè)數(shù)。脈沖極性鑒別的局限在于由于模擬延遲和極性鑒別器受外界因素影響較多,會(huì)造成電子門控誤動(dòng)作,降低了極性鑒別的準(zhǔn)確性。

          是德國的Borsi H等于1987年提出的。原理圖見圖1.它用特殊繞制的Rogowski線圈在高壓套管底部靠近法蘭處耦合局放信號(hào),并根據(jù)線圈兩端電壓的大小來判斷是信號(hào)還是外來。該法把Rogowski線圈的中間抽頭與套管末屏測(cè)量端子連接起來。此時(shí)末屏測(cè)量端子串一個(gè)小電阻接地,可以看成末屏和末屏對(duì)地電容組成電容分壓器的低壓臂,經(jīng)小電阻接地后形成了一個(gè)高通濾波器,只有高頻信號(hào)才能通過。Rogowski線圈與高壓套管末屏測(cè)量端子連起來構(gòu)成定向耦合電路。

          電流I如圖示方向時(shí),U(1)=Uc+U1,U(2)=Uc-U2=Uc-U1.此時(shí)U(1)>U(2);若電流I反向,則U(1)在實(shí)際應(yīng)用中,人們對(duì)此作了改進(jìn),用兩個(gè)羅氏線圈替代原測(cè)量線圈并采用選頻的方法提高測(cè)量信號(hào)的信噪比,據(jù)論文介紹,得到了較好的結(jié)果。

          2.軟件波形識(shí)別法

          隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展,利用脈沖信號(hào)特征進(jìn)行邏輯判斷也可抑制干擾。它的前提是脈沖識(shí)別,即判斷脈沖是否存在、脈沖持續(xù)時(shí)間和相應(yīng)的起點(diǎn)與終點(diǎn),以便較準(zhǔn)確地確定放電相位和聲波時(shí)延。

          目前脈沖識(shí)別多采用閾值識(shí)別法。而現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的脈沖多是衰減振蕩波,該法很易誤判且無法確定脈沖持續(xù)時(shí)間。提出一種結(jié)合脈沖幅值閾值和波形特征來識(shí)別振蕩脈沖的方法,并在實(shí)用中得到了較好效果。

          3.模式識(shí)別的應(yīng)用

          此法的本質(zhì)仍是利用信號(hào)的相位特性進(jìn)行區(qū)別。局放信號(hào)雖然幅值變化很大,但它們的相位分別集中在45°和225°附近。例如,由于電弧放電的發(fā)生相位同局放有差異、幅度變化較小并且在脈沖形狀上也略有不同,根據(jù)這些特點(diǎn),一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的專家可以很容易地分辨出電弧放電信號(hào)這種干擾。模式識(shí)別方法就是專家經(jīng)驗(yàn)的軟件實(shí)現(xiàn),它已在CIGER的報(bào)告中得到確認(rèn),一些相應(yīng)的軟件也已出現(xiàn)。常見的方法包括模糊邏輯法、kohonen網(wǎng)絡(luò)分類法、KLT變換法和基于最小距離的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等??傮w來講,模式識(shí)別方法的難度在于需要積累大量的先驗(yàn)知識(shí)并能找出干擾和局放間的特定差異,而在線測(cè)量中,在強(qiáng)烈的干擾信號(hào)中找出這些差異比較困難。下面介紹其中幾種方法。

          (1) Karhunen-Loeve-Transform法

          研究發(fā)現(xiàn),用于模式識(shí)別的輸入矢量維數(shù)較高時(shí),分類較困難且效果不好;降低維數(shù)后,分類效果能得到改善。換言之,為提高識(shí)別率、突出信號(hào)的特征,首先需去除信號(hào)中的干擾或噪聲信息。KLT變換的原理如圖2所示。由圖可以看出,若采用x1-x2坐標(biāo)系,要進(jìn)行分類必須同時(shí)采用x1、x2坐標(biāo);若對(duì)此進(jìn)行正交變換,轉(zhuǎn)移到w1-w2坐標(biāo)系。則僅需w2坐標(biāo)即可進(jìn)行分類。由此可見,經(jīng)KLT變換,可去除干擾。

          (2)脈沖序列分析法——Kohonen網(wǎng)絡(luò)

          該算法為一種無監(jiān)督的算法(如圖3所示)。它的原理是尋找輸入向量到輸出層歐氏距離最短的節(jié)點(diǎn),以此為輸出,并通過自組織算法可以進(jìn)行自適應(yīng)分類,區(qū)分信號(hào)和干擾信號(hào),從而達(dá)到干擾消除和抑制的目的。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/258403.htm

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