【摘要】：針對現(xiàn)有局部放電(PD)信號特征提取方法存在的不足,提出一種基于變分模態(tài)分解(VMD)和Hilbert變換(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一種雙閾值篩選法來確定VMD算法中的分解模態(tài)數(shù)。首先,根據(jù)PD信號功率譜,采用雙閾值篩選法確定VMD算法中的分解模態(tài)數(shù);其次,采用VMD算法對PD信號進(jìn)行分解,得到數(shù)個(gè)有限帶寬的固有模態(tài)分量(BLIMFs);然后,對各模態(tài)分量進(jìn)行Hilbert變換并線性疊加后得到PD信號的Hilbert時(shí)頻譜,并計(jì)算各模態(tài)分量的邊際譜;最后,根據(jù)各模態(tài)分量的邊際譜提取PD信號頻域內(nèi)的特征量,并用支持向量機(jī)(SVM)對所提取的特征量進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對試驗(yàn)環(huán)境下和現(xiàn)場實(shí)測兩種環(huán)境下的PD信號,采用該文方法提取得到的特征量均具有較高的正確識(shí)別率,充分說明該特征提取方法可以有效提取PD信號特征。對于噪聲較大的實(shí)測信號,采用該方法得到的正確識(shí)別率并未明顯降低,說明該方法具有較好的噪聲魯棒性。此外,該文所提Hilbert-VMD方法也為PD信號提供了一種新的時(shí)頻分析方法。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the existing partial discharge (PD) signal feature extraction methods, a feature extraction method based on variant modal decomposition (VMD) and Hilbert transform (Hilbert-VMD) is proposed, and a double threshold screening method is proposed to determine the number of decomposition modes in VMD algorithm. Firstly, according to the power spectrum of PD signal, the decomposition modal number of VMD algorithm is determined by double threshold screening method. Secondly, the PD signal is decomposed by VMD algorithm, and several natural modal components (BLIMFs); with limited bandwidth are obtained. Then, the Hilbert time spectrum of PD signal is obtained by Hilbert transformation and linear superposition of each modal component, and the edge spectrum of each modal component is calculated. Finally, according to the marginal spectrum of each modal component, the feature quantity in the frequency domain of PD signal is extracted, and the extracted feature quantity is classified by support vector machine (SVM). The experimental results show that the feature quantity extracted by this method has a high correct recognition rate for the PD signal in the experimental environment and the field measurement environment, which fully shows that the feature extraction method can effectively extract the features of the PD signal. For the measured signals with large noise, the correct recognition rate obtained by this method has not been significantly reduced, which shows that the method has good noise robustness. In addition, the Hilbert-VMD method proposed in this paper also provides a new time-frequency analysis method for PD signals.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51677072) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2016XS101)資助項(xiàng)目
【分類號】：TM855

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本文編號：2505906