[发明专利]一种基于原子分解的电缆局部放电信号特征向量提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及电缆局部放电在线监测技术领域，更具体地，涉及一种基于原子分解的电缆局部放电信号特征向量提取方法。

背景技术

电缆局部放电在线监测中，检测到的局部放电信号可能来自电缆本体和电缆终端头，也可能来自与其相连的开关柜。由于不同来源的局部放电对设备危害不同，判断标准也不同，所以对局部放电信号来源进行识别有重要的现实意义。

在局部放电信号识别方面，信号特征提取和分类器选择是最关键部分。特征提取是局部放电信号识别第一步，特征提取的好坏直接影响到识别的效果。在特征提取方法中，小波分析法由于具有良好的局部时频特性，已广泛应用于局部放电信号的特征提取，但其自适应能力差。

发明内容

本发明提供一种基于原子分解的电缆局部放电信号特征向量提取方法，该方法基于原子分解的优势，提取的特征向量能够更好表征局部放电信号。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于原子分解的电缆局部放电信号特征向量提取方法，其中，包括以下步骤：

S1.获取现场检测的电缆局部放电信号；

S2.对现场检测到的电缆局部放电信号进行原子分解，即将电缆局部放电信号表示为一系列最优匹配原子的线性组合；

S3.分别求取步骤S2得到的各原子的Shannon熵、能量熵和对数能量熵，得到Shannon熵序列，能量熵序列和对数能量熵序列；

S4.求取步骤S3得到的各熵序列的最大值和平均值，并组成电缆局部放电信号的特征向量。

进一步的，所述步骤S2中，对现场检测到的电缆局部放电信号进行原子分解的步骤为：

S21.对现场检测到的电缆局部放电信号f(t)，定义一个原子库D＝{g_r}_r∈Γ；Γ为参数r的集合，g_r为原子库中的原子，其表达式为：

式中，A_r为幅值，f_r为频率，为相角，ρ为衰减指数，u为符号函数，t为时刻，t_s和t_e分别为起始时刻和结束时刻。

S22.在原子库中找到与当前信号f(t)内积最大的一个原子作为最佳匹配原子g_r0(t)，并得到残差信号f₁(t)，记为：

f₁(t)＝f(t)-<f(t),g_r0(t)>g_r0(t)

式中，<f(t),g_r0(t)>表示信号f(t)和原子g_r0(t)的内积。

S23.进行迭代计算，直到残差可忽略不计，则电缆局部放电信号f(t)可表示为一系列最优匹配原子的线性组合：

式中，N为迭代次数，g_rn(t)为最优匹配原子。

进一步的，所述步骤S3中，分别求取步骤S2得到的各原子的Shannon熵、能量熵和对数能量熵，得到Shannon熵序列、能量熵序列和对数能量熵序列的步骤为：

S31.按照下式计算各原子的Shannon熵，得到Shannon熵序列E₁

S32.按照下式计算各原子的能量熵，得到能量熵序列E₂。

S33.按照下式计算各原子的对数能量熵，得到对数能量熵序列E₃。

进一步的，所述步骤S4中，求取步骤S3得到的各熵序列的最大值和平均值，并组成电缆局部放电信号的特征向量的步骤为：

S41.求取Shannon熵序列E₁的最大值和平均值。

λ₁₁＝max(E₁)，λ₁₂＝ave(E₁)

S42.求取能量熵序列E₂最大值和平均值。

λ₂₁＝max(E₂)，λ₂₂＝ave(E₂)

S43.求取对数能量熵序列E₃最大值和平均值。