高电压工程
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基于最优小波包变换与核主分量分析的局部放电信号特征提取
唐炬1 , 谢颜斌1 , 周倩2 , 张晓星1
1. 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 重庆 400030 2. 重庆电力公司江北供电局 重庆 401147
Feature Extraction for Partial Discharge Signals Based on the Optimal Wavelet Packet Basis Transform and Kernel Principal Component Analysis
Tang Ju1 , Xie Yanbin1 , Zhou Qian2 , Zhang Xiaoxing1
1. State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology Chongqing University Chongqing 400044 China 2. Chongqing Jiangbei Power Supply Bureau Chongqing 401147 China
摘要 UHF法作为GIS设备PD检测的有效方法已得到广泛应用, 但GIS内UHF PD信号的特征提取一直是研究的难点问题。作者从小波包对UHF PD信号分解过程入手, 根据已建立的GIS内4种典型缺陷UHF PD数学模型, 分别采用熵最小原则选取最优小波包基, 利用所得到的最优小波包基对UHF PD信号进行分解得到的小波包系数, 计算信号在各频带投影序列的能量、在各个尺度下的模极大值和绝对平均值, 构造出能完整描述UHF PD信号的特征空间, 并用KPCA法将高维特征空间降到低维特征空间, 解决了维数危机, 消除了类内散度矩阵的奇异性, 并最大限度地保持原有信号的特性。由此作为模式识别的特征量能够较好地应用于UHF PD信号模式识别。
关键词 :
局部放电 ,
特征提取 ,
最优小波包 ,
核主分量分析
Abstract :Ultra-high frequency (UHF) method has been widely used for partial discharge (PD) detection in gas insulated switchgear (GIS), but the feature extraction for UHF PD signals is a difficult issue all the while. In this paper, a method using wavelet packet transform (WPT) is proposed to decompose the UHF PD signals, and the best basis is selected using minimum entropy criterion based on UHF PD mathematical model of four typical defects in GIS, then the energy in each frequency range, maximal values of module and absolute average values in each scale are computed according to WP coefficients, and the features space is constructed integrally; Kernel principal component analysis (KPCA) is also proposed for reducing dimension of features, and dimension crisis is resolved well, and the divergence matrix strangeness in every class is eliminated. At the same time, the characteristics of signals are retained the farthest. The classification results show that the features used in this paper are quite well for UHF PD defect identification.
Key words :
Partial discharge
feature extraction
best wavelet packet basis
kernel principal component analysis
收稿日期: 2009-11-05
出版日期: 2014-03-04
基金资助: 国家重点基础研究(973计划)(2009CB724506)和国家自然科学基金(50777070)资助项目
作者简介 : 唐 炬 男, 1960年生, 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事电气设备绝缘在线监测及故障诊断研究。谢颜斌 男, 1980年生, 博士研究生, 主要从事GIS设备在线监测及信号处理研究。
引用本文:
唐炬, 谢颜斌, 周倩, 张晓星. 基于最优小波包变换与核主分量分析的局部放电信号特征提取[J]. 电工技术学报, 2010, 25(9): 35-40.
Tang Ju, Xie Yanbin, Zhou Qian, Zhang Xiaoxing. Feature Extraction for Partial Discharge Signals Based on the Optimal Wavelet Packet Basis Transform and Kernel Principal Component Analysis. Transactions of China Electrotechnical Society, 2010, 25(9): 35-40.
链接本文:
http://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2010/V25/I9/35
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