第21卷第3期2002年7月电工电能新技术AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergyVol.21,No.3Jul.2002收稿日期:2001210230基金项目:国家自然科学基金资助项目(59977011作者简介:张蕾(19772,男,贵州籍,硕士生,主攻局部放电超声信号研究;谈克雄(19372,男,上海籍,教授,长期从事高电压技术方面的教学和科研工作。油中局部放电超声信号模式识别的研究---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---张蕾,高胜友,谈克雄(清华大学电机系,北京100084摘要:本文设计了4种油中局部放电模型,通过实验采集了局部放电超声信号。基于超声信号的时域、频域特征和时域压缩波形数据等特征提取方法,采用人工神经网络进行了局部放电的模式识别,获得了较好的模式识别效果。最后分析了影响识别效果的主要因素。关键词:局部放电;声发射;神经网络;模式识别:TM83514文献标识码:A:100323076(200203200322041引言局部放电信号对于检测高压电气设备绝缘的缺损、劣化状况有着重要意义。应用比较广泛的局部放电测量方法主要是电测法。由于电测法抵抗电磁干扰能力差,在测量具有较大电容量设备的局部放电时,还具有对电源容量要求较高、灵敏度下降等缺点,近年来声测法开始逐渐发展并成熟起来。声测法在测量具有较大容量试品的局部放电时,不具有上述缺点,而且随着技术的成熟和完善,声测法的灵敏度也在逐渐提高,因而大量应用于电容性设备的局部放电测试中。早期关于局部放电超声检测的研究工作主要包括:超声传感器的研究、声电联合测量方法的研究、声波在绝缘介质中传播过程的研究、超声定位以及利用声信号的频谱特征抑制变压器磁干扰[1-4]等。最近有些学者尝试了利用超声信号进行局部放电模式识别[5]---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---,主要是直接利用声信号波形序列和声信号频谱序列进行局部放电的模式识别。由于未对声信号时域波形提取特征参数而简单地将声信号波形序列用于局部放电的模式识别,采用这种方法获得的模式识别效果并不十分理想。为了研究更有效地利用声信号进行局部放电模式识别的方法,本文通过模型实验,采集了4种油中局部放电模型的声信号,从放电声信号中提取出两类特征参数,包括时域、频域特征和时域压缩波形数据。进一步研究了基于这些特征参数,通过人工神经网络,进行放电类型模式识别的效果,并在最后探讨了影响放电类型模式识别效果的主要因素。2模型实验为了获得典型放电模型的声信号数据,设计了4种基本的局部放电模型,包括套管结构沿面放电模型、柱板结构沿面放电模型、带有屏障的油间隙放电模型和气隙放电模型。图1是实验模型的结构示意图。图1实验模型结构示意图Fig.1Sketchesofexperimentalmodels图2是模型实验的示意图。放电模型全部浸泡在纯净的变压器油中,超声探头吸附在盛油容器的铁外壳部分。局部放电声信号经过油、容器外壳传播到超声探头。探头将声信号转化为微弱的电信号,再经前置放大单元放大。放大后的信号送到数字示波器显示,通过相关软件控制示波器采集数据并传送到微机。利用数字示波器的阈值触发功能,可以控制采集满足一定峰值要求的放电信号---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---。图2模型实验示意图Fig.2Sketchoflaboratoryexperiment实验中对每种模型通过更换绝缘纸板、电极和调整电极间距离进行了对比性实验。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---每种模型至少在两个相同模型结构上做一定数量的实验以获得足够的可对比实验数据。对于相对较难测到局部放电声信号的带有屏障的油间隙放电模型,更换了两次电极和纸板,以获得足够的可用数据。此外,通过调整示波器时间刻度,保证一个屏幕内基本上显示一个完整的放电波形,这给后续的数据处理带来了方便。3局部放电声信号波形实验测得的典型的4种模型局部放电声信号波形如图3。图34种模型放电声信号波形(a套管结构沿面放电(b柱板结构沿面放电(c带有屏障的油间隙模型放电(d气隙模型放电Fig.3AcousticemissionsignalsoffourPDmodels---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如...