专利名称：发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法
技术领域：
本发明涉及一种模式识别方法，具体地说是一种发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法。
背景技术：
发电机定子绝缘局部放电是指在电场作用下，定子绝缘系统中只有部分区域发生放电而没有形成贯穿性放电通道的一种放电，它是发电机定子绝缘的一种典型缺陷，可以分为绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种类型。(1)绝缘内部放电
现代发电机多选择合成树脂浸渍云母带绝缘体系，该系统的主绝缘中总会存在空隙。 由于浸渍工艺过程中不可避免的出现的质量问题，空隙的数量和空隙的大小都略有不同， 但通常在主绝缘系统中存在的细小空隙而产生的一定量的局部放电是可接受的，甚至多年以后也是可接受的。由热、机械等应力造成的分层通常在铜导线和主绝缘系统之中，但这种缺陷是危险的，它导致线匝或股线的绝缘受到损坏，并且这种损坏更加严重。另外，在主绝缘中或者主绝缘和铜导体的交界处发生分层会降低绝缘的导热性，并导致绝缘加速老化甚至热脱壳。(2)端部放电
线圈端部电场场强比较高，该部位会产生局部放电，这种放电通常位于定子线圈相间拐角处。如果端部的电晕防护因设计考虑不周，或受污染、空隙，热效应等影响失效时，就无法保证有效的电场梯度，线圈端部会发生表面放电，并慢慢地腐蚀材料。这是一个非常缓慢的故障机理。另外，局部放电会发生在两相之间的分隔处，例如由于交界处或支撑系统突出的部件没有充分清洁等造成的放电。(3)槽部放电
高压电机中，线圈和线棒的直线部分表面一般都涂有低阻层。由于接地铁芯和线圈表面间良好的电气和机械接触可以避免槽部放电。低阻涂层通常延伸至槽口外，并与线圈端部区域的防晕层/带搭接。如果在槽中或槽出口区域的低阻层损坏，例如由于安装槽楔过程中造成绝缘损伤、材料腐蚀、磨损等，就会发生高能量放电，这会对主要绝缘造成严重的损害，并最终导致绝缘事故。尽管检测到这种高能量放电不能判断绝缘最终失效时间，但估计这个时间可能不长，所以需要在早期进行必要的检测，以便采取合适的预防措施。发电机定子绝缘局部放电是大型发电机长期运行中绝缘劣化的一个主要因素，为保障大型发电机安全运行，在生产实践中通过局部放电在线监测系统获得大型发电机定子绝缘局部放电的信息，利用计算机代替人对局部放电的放电所属相、放电类型、放电程度、 放电等级、放点位置和放电发生原因等进行分类和判别，以便进一步判断发型发电机定子绝缘的可靠性，从而减少事故的发生。在发电机局部放电在线监测的技术中，对放电信号波形的识别是核心的技术之一，其关系到能否准确判断出电机的状态。不同类型的局部放电有着不同的放电谱图，当下对绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种典型局部放电类型的放电谱图已经有了全面的掌握，只要通过局部放电在线监测系统获得发电机绝缘的放电信号波形，并与已掌握的三种放电图谱进行比对即可判断出发电机的局部放电状态，现有技术中虽然已经掌握到三种典型放电在脉冲上升时间和放电量大小都不相同，例如内部放电大多产生上升时间为几个纳秒的电流脉冲，频率分量集中在20 70MHz，而表面放电和槽放电产生的电流脉冲波形上会缓一些，上升时间多为几十至上百纳秒的，频率分量则分布在5 10MHz，内部放电和表面放电放电量�。糏O2 l(fpC，而槽放电则一般在IO4 pC数量级，但事实上发电机定子绝缘局部放电是一个不可预测的过程，它有可能是单一类型的放电，也有可能是多种放电类型的重合，而检测中获取到的放电信号往往伴随着比较严重的噪声干扰，使得准确的获得放电信号的图谱变得困难重重，现有技术中采用带通滤波器和带阻滤波器的组合来抑制窄带干扰，但往往致使滤波后的放电信号存在交严重的失真，一些小的放电信号被噪声淹没，使得在线监测对发电机定子绝缘局部放电造成误判或者错判。
发明内容
本发明的目的是提供一种发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，能够解决现有技术中的缺点，准确高效的识别局部放电信号。本发明的目的是通过以下技术措施实现的
一种发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，其特征在于，包括如下步
骤
(a)发电机定子绝缘的原始局部放电信号采集；
(b)对步骤(a)获取的原始局部放电信号进行小波变换，并对小波变换后得到的最高阶高频信号进行阀值处理以将噪声信号消除，重构局部放电信号波形；
(c)将步骤(b)获得的局部放电信号波形按照已有的分类判别规则，即与已知的局部放电信号进行特征比对，识别出原始局部放电信号的类型。为了有效避免常规低频噪音的干扰，所述步骤(a)中，发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集频带范围在5MHz 100MHz之间。作为本发明的优选实施方式，所述步骤(a)中，采用100M采集卡进行发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集。作为本发明的一种实施方式，所述发电机定子绝缘局部放电包括发电机定子绝缘的内部放电、端部放电及槽部放电，所述步骤(C)中将步骤(b)获得的局部放电信号波形与已知的内部放电、端部放电和槽部放电三种类型的放电信号进行特征比对，识别出所述的原始局部放电信号为绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种放电类型中的一种或多种的
混合O与现有技术相比，本发明发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法采用了小波变换的方法对原始放电信号进行滤波处理，能够准确高效的提取发电机定子绝缘的局部放电信号，并通过与已知的三种类型的局部放电信号进行特征比对，实现了准确高效的放电信号识别。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明 图1为发电机定子绝缘的内部放电模型；
图2-1为原始绝缘内部放电信号的时域波形图； 图2-2为原始绝缘内部放电信号的频谱图； 图2-3为染噪后绝缘内部放电信号的时域波形图； 图2-4为染噪后绝缘内部放电信号的频谱图； 图3-1为图2-1所示波形进行小波变换后的波形图； 图3-2为图3-1所示波形进行阀值处理后的波形图； 图4为为图2-1所示波形采用贝塞尔滤波器滤波后的波形图； 图5-1为图2-1所示波形其中一段的波形图； 图5-2为图5-1所示波形进行小波变换后的波形图； 图5-3为图5-1所示波形采用贝塞尔滤波器滤波后的波形图； 图6为发电机定子绝缘的端部放电模型； 图7-1为原始绝缘端部放电信号的时域波形图； 图7-2为原始绝缘端部放电信号的频谱图； 图7-3为染噪后绝缘端部放电信号的时域波形图； 图7-4为染噪后绝缘端部放电信号的频谱图； 图8为为图7-1所示波形采用贝塞尔滤波器滤波后的波形图； 图9-1为图7-1所示波形进行小波变换后的波形图； 图9-2为图7-1所示波形进行阀值处理后的波形图； 图10为发电机定子绝缘的槽部放电模型； 图11-1为原始绝缘槽部放电信号工频单周期的时域波形图； 图11-2为单个原始绝缘槽部放电信号的时域波形图； 图11-3为图11-2所示信号的频谱图。
具体实施例方式本发明的发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，包括如下步骤
(a)发电机定子绝缘的原始局部放电信号采集；
(b)对步骤(a)获取的原始局部放电信号进行小波变换，并对小波变换后得到的最高阶高频信号进行阀值处理以将噪声信号消除，重构局部放电信号波形；
(c)将步骤(b)获得的局部放电信号波形按照已有的分类判别规则，即与已知的局部放电信号进行特征比对，识别出原始局部放电信号的类型。为了有效避免常规低频噪音的干扰，上述步骤(a)中，发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集频带范围可以是在5MHf IOOMHz之间。这样，一方面能符合典型局部放电的特性，另一方面可以为进一步作时延鉴别抗干扰提供前提。其中，步骤(a)中可以采用 100M采集卡进行发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集。上述发电机定子绝缘局部放电包括发电机定子绝缘的内部放电、端部放电及槽部放电，所述步骤(C)中将步骤(b)获得的局部放电信号波形与已知的内部放电、端部放电和槽部放电三种类型的放电信号进行特征比对，识别出所述的原始局部放电信号为绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种放电类型中的一种或多种的混合。上述发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法采用了小波变换的方法对原始放电信号进行滤波处理，能够准确高效的提取发电机定子绝缘的局部放电信号，并通过与已知的三种类型的局部放电信号进行特征比对，实现了准确高效的放电信号识别。以下通过实验的方式验证本发明步骤(b)提取局部放电信号的效果
依据现有技术中已知的发电机定子绝缘内部放电的特点，本实验采用如图1所示的内部放电模型，其包括防晕层1、主绝缘2、线棒导体3和铝箔4，利用100M采集卡进行原始放电信号的采集，人为选取其中的一段信号，如图5-1，进行染噪处理以模拟发电机绝缘放电信号实际采集中所包含的噪声，叠加窄带干扰为四组正弦波，频率分别为600kHz，800kHz， 1ΜΗζ，8ΜΗζ，幅值为1，叠加白噪声选用高斯白噪声。染噪后信号的信噪比为_4dB。经试验测量，原放电信号及其频谱如图2-1和图2-2所示，染噪后的信号及其频谱如图2-3和图2-4 所示。从图2-2中可以看出，原放电信号的能量主要集中在2MHz到10MHz，噪声中叠加了 8MHz的窄带干扰，与放电信号主频重叠，给提取带来了一定的难度。研究中尝试采用了小波分析的方法进行去噪，其中在所选择的dbl4小波进行四阶提取后，效果如图3-1所示， 可以看出，由于有放电信号主频重叠的窄带干扰，影响了提取效果，信号峰值衰减为原来的二分之一，信噪比为14dB，提高了 18dB。对第四阶高频信号进行阈值处理，将噪声信号置零后重构信号，得到信号波形，如图3-2所示。一些被噪声淹没的脉冲信号完全被识别出来， 当然不是所有的脉冲信号都是放电信号，还需要近一步剔除脉冲型的干扰。从图2-4可以看出放电信号的能量大部分集中在2MHz到12MHz，因为中间频带有 8MHz的正弦干扰还有白噪声，因此只能选用带通滤波器加带阻滤波器的组合来抑制窄带干扰，带通滤波器通带频率为3MHf 12MHz，阻带为7MHf 9MHz，滤波器选用五阶巴特沃斯滤波器。选用贝塞尔滤波器滤波，效果如图4所示
由图4可以看出，放电信号峰值已经衰减为原来的0.3倍，信噪比为9dB，提高了 13dB。 经小波变换后的信号的脉冲识别率要远远高于传统的数字滤波器。图5-1所示放电信号经小波变换后的波形如图5-2所示，经贝塞尔滤波器处理后的放电波形如图5-3所示，从图中可以看出，经贝塞尔滤波器滤波后的脉冲的峰值极性已经发生了改变。依据现有技术中已知的发电机定子绝缘端部放电的特点，本实验采用如图6所示的内部放电模型，其包括主绝缘2、线棒导体3和铝箔4，利用100M采集卡进行放电信号的采集，选取其中的一段信号进行染噪处理以模拟发电机绝缘放电信号实际采集中所包含的噪声，窄带干扰为五组正弦波，频率分别为600kHz，800kHz，IMHz，2MHz，8MHz，幅值为1，染噪后信号的信噪比为_4dB。经试验测量，原放电信号及其频谱如图7-1和图7-2所示，染噪后的信号及其频谱如图7-3和图7-4所示。从图7-1中可以看出放电信号的能量主要集中在5M 10MHz，与8MHz的正弦波混叠。首先选用贝塞尔带通滤波器加带阻滤波器对染噪信号进行滤波，频率通带设置为5MHz， 到12MHz，带阻滤波器阻带为7Μ 9ΜΗζ，滤波效果如图8所示。由图8可以看出，滤波之后的信号幅值有50%的衰减，并且一些小的放电信号依然被噪声淹没，滤波后信噪比为15dB。而采用dblO小波对原信号进行三阶小波变换，结果如图9-1所示，可以看出在第三阶的高频细节输出部分放电信号已经被明显的提取出来，放电幅值有约30%的衰减，信噪比为^dB。将第三阶高频输出信号噪声系数置零后，可以看到在巴特沃斯滤波器滤波中的信号里很多被淹没的小的脉冲信号已经被识别出来了，见图9-2。表1是用小波变换和传统的数字滤波器对同时混有窄带干扰和白噪声的数值模拟放电信号、放波信号、线棒端部以及内部放电信号提取后的信噪比、幅值衰减以及峰值极性情况的统计对比。表1小波变换和传统的数字滤波器提取信号效果对比
权利要求
1.一种发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤(a)发电机定子绝缘的原始局部放电信号采集；(b)对步骤(a)获取的原始局部放电信号进行小波变换，并对小波变换后得到的最高阶高频信号进行阀值处理以将噪声信号消除，重构局部放电信号波形；(c)将步骤(b)获得的局部放电信号波形按照已有的分类判别规则，即与已知的局部放电信号进行特征比对，识别出原始局部放电信号的类型。
2.根据权利要求1所述发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，其特征在于所述步骤(a)中，发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集频带范围在 5MHz"l00MHz 之间。
3.根据权利要求2所述发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，其特征在于所述步骤(a)中，采用100M采集卡进行发电机定子绝缘的原始局部放电信号的采集。
4.根据权利要求1至3任一项所述发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，其特征在于所述发电机定子绝缘局部放电包括发电机定子绝缘的内部放电、端部放电及槽部放电，所述步骤(c)中将步骤(b)获得的局部放电信号波形与已知的内部放电、端部放电和槽部放电三种类型的放电信号进行特征比对，识别出所述的原始局部放电信号为绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种放电类型中的一种或多种的混合。
全文摘要
本发明公开了一种发电机定子绝缘局部放电缺陷的自动模式识别方法，主要包括如下步骤首先，发电机定子绝缘的原始局部放电信号采集；然后，对第一步获取的原始局部放电信号进行小波变换，并对小波变换后得到最高阶高频信号进行阀值处理以将噪声信号消除，重构局部放电信号波形；最后，将第二部获得的局部放电信号波形按照既定的分类判别规则，即与已知的三种类型的局部放电信号进行特征比对，识别出原始局部放电信号为绝缘内部放电、端部放电和槽部放电三种放电类型中的一种或多种的混合；本发明能够准确高效的提取发电机定子绝缘的局部放电信号，并通过与已知的三种类型的局部放电信号进行特征比对，实现了准确高效的放电信号识别。
文档编号G01R31/12GK102540028SQ201210010000
公开日2012年7月4日 申请日期2012年1月13日 优先权日2012年1月13日
发明者喇元, 张征平, 徐阳, 杨文虎, 汪进锋, 胡卫, 陈维 申请人:广东电网公司电力科学研究院
专业数控铣床产品供应商
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