一、局部放电信号中的白噪声和窄带干扰（论文文献综述）
王署东[1]（2021）在《基于传感器阵列的变电站局部放电定位关键技术研究》文中提出变电站是电力系统中对电能进行变换的重要场所,其运行可靠性直接影响电力系统的安全稳定运行。在变电站主要故障中,绝缘故障的比例高达80%,而局部放电是引起绝缘故障最主要的原因。局部放电定位能及时发现设备绝缘缺陷,避免绝缘击穿故障,对确保电力系统安全稳定运行具有重要意义。变电站电磁环境非常复杂,现场检测到的局部放电信号容易受到噪声干扰,导致无法获取可靠的局部放电信号。时间差参数是影响局部放电定位精度的关键因素之一,微小的时间差误差就可能带来较大的定位误差。求解局部放电定位方程组时,算法对时间差误差敏感,定位稳定性和精度难以保证。针对以上难点,本文详细阐述了变电站局部放电定位的重要意义,基于传感器阵列数据处理,从局部放电信号去噪、局部放电信号时间差参数提取和局部放电定位算法等方面,深入研究了变电站局部放电定位的相关理论和关键技术,本文的工作主要体现在以下几个方面:（1）针对复杂噪声环境下局部放电信号难以有效去噪的问题,本文提出了基于多分辨率广义S变换的局部放电信号去噪方法。通过引入两个调节因子α和β改造了S变换,提高了局部放电信号时频分辨特性。构建了一种广义S变换域时频滤波器,通过设计合适的时频滤波函数抑制了周期性窄带干扰信号。通过Monte Carlo实验得到白噪声的局部功率谱服从卡方分布的统计学特性,利用假设检验方法设置置信区间识别并抑制白噪声。仿真和试验表明去噪后的局部放电信号信噪比高,波形畸变小,波形变换趋势更接近真实局部放电信号。（2）针对局部放电信号到达时间差高精度提取困难的问题,本文提出两种时间差参数提取方法。为了在有效去噪的情况下进一步精确提取时间差参数,提出了基于多分辨率广义S变换去噪和时域能量累积的时间差提取方法,该方法在第3章局部放电信号去噪算法的基础上通过能量累积法提取时间差。为了在同频干扰无法有效去噪的情况下也能准确提取时间差,提出了一种基于快速S变换和奇异值分解的时间差提取方法。快速S变换提取信号的主要频率点进行S变换,大大降低了S变换的计算量。为了消除白噪声对提取时间差的影响,对快速S变换矩阵进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱确定奇异值选取的准则。通过寻找快速S变换时域累计曲线上的峰值点提取时间差。现场试验结果表明,所提两种时间差提取方法能分别在不同的噪声环境下精确提取时间差参数,时间差误差分别不超过1.01%和4.27%。（3）针对变电站全站大空间内局部放电定位的不适定性及求解稳定性低的问题,本文提出了一种基于正则化的变电站全站局部放电定位方法。首先探讨了局部放电定位反问题,剖析了影响求解局部放电定位方程组稳定性的因素,研究了求解不适定性反问题的正则化理论。其次,为了确保定位结果的唯一性,降低求解的复杂度,通过消除二阶项将非线性定位方程组转换为线性定位方程组。然后,为了降低方程组的病态程度以提高求解的稳定性,通过中心化法和平衡法优化定位方程组。最后通过L曲线计算正则化参数,使用Tikhonov正则化方法求解优化后的定位方程组,得到了局部放电源的位置。Monte Carlo仿真验证了所提算法具有较高的稳定性,现场试验结果表明所提算法的空间定位误差在2.18 m以内,可以实现变电站全站空间内局部放电定位。（4）针对变压器等主要设备小空间内局部放电定位对时间差误差敏感的问题,本文提出一种基于密度峰值聚类的变压器内局部放电定位方法。为了避免求解复杂的非线性定位方程组,通过高斯消去法求解线性转换后的定位方程组。为了降低时间差误差对局部放电定位精度的影响,在研究空间聚类分析的基础上,建立多个线性定位方程组获取多个定位初值并执行聚类优化。针对密度峰值聚类算法需要根据经验人为设定截断距离计算局部密度和主观选择聚类中心的局限性,提出了一种自动确定聚类中心的密度峰值聚类算法,采用截断距离序列计算局部密度,利用γ值序列确定聚类中心。实验结果表明,所提算法能够降低定位结果对时间差精度的敏感性,平均定位误差为5.3 cm,实现了变压器内局部放电精确定位。
张梦楠,李春茂,刘凯,陈祖祥,安钊[2]（2021）在《基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪优化方法》文中指出针对电缆终端局部放电现场检测时存在白噪声、周期性窄带干扰问题,提出一种基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪方法。该方法首先通过广义S变换自适应获取窄带干扰个数并截取局放信号所在片段,然后利用改进的3谱线插值法对窄带干扰频率进行精确估计并构造引导信号加入原信号中,对该信号利用奇异值分解实现对混合噪声的抑制。通过对仿真、实测局放信号进行去噪,并与传统降噪方法进行对比分析。结果表明,该方法对于混合噪声干扰具有更优的抑制效果,能较好地还原局部放电信号。
付大赓[3]（2020）在《高压电缆局部放电源定位技术研究》文中认为随着我国经济飞速发展,用电量与日俱增,导致输电线路越来越多。在城市内部为了提高供电安全性及稳定性,逐步以交联聚乙烯等地下35k V中压配电电缆代替传统架空线路。高压电缆的绝缘情况直接影响电力系统的可靠性与稳定性。因局部放电（partial discharge,PD）现象可以一定程度上反映出电缆绝缘的劣化程度,目前很多供电局都需要定期对电缆的局部放电情况进行检测,南方经济条件较好的地方供电局还利用网络实现电缆状态的实时监测。在局部放电程度达到供电局设定的警戒值时,运维部门需要去查找局放程度严重的原因和局放源的地点。PD源定位可分为在线定位与离线定位,在线定位以其不用断电不影响线路运行的优点成为局放源定位技术的的重要研究方向。本文结合工程实际和可操作性,选用时域反射法作为本课题的研究基础。本文结合工程实际和可操作性,选用时域反射法（TDR）作为本课题的研究基础。TDR根据到达电缆测量端的PD直接脉冲与反射脉冲的时间差对局放源进行定位,但在长电缆检测或检测环境噪声偏大的情况下,测量端接收不到或难以识别PD反射脉冲导致定位失败。本文为了提高定位精确度,通过分析局部放电在高压电缆中的传播特性,对传统时域反射法进行改进。本文在电缆反射端设计了应答器与脉冲发生器组合装置。应答器一旦检测到PD信号时,就给脉冲发生器一个触发信号,使其发射一个大脉冲通过高频电流传感器注入电缆代替原本微弱的局放反射脉冲传回电缆测量端。本文利用FPGA实现小波滤波器和频域滤波器,用来去除PD检测中的主要噪声白噪声,周期性窄带干扰以及周期性脉冲干扰,使应答器更准确的判断PD信号。为了更好的说明改进TDR的效果与优越性,本文在实验室搭建电缆局部放电定位模拟实验。测试结果表明:即使电缆测量端检测不到PD反射脉冲,改进的定位方法依然能根据应答器的转发脉冲确定PD反射脉冲的位置。针对测量端PD定位软件,本文用MATLAB GUI设计出集数据传送、信号滤噪和PD定位功能于一体的软件。在软件滤噪方面,本文结合模糊C-均值算法,更好的抑制周期性窄带干扰以及周期性脉冲干扰。最后结合应答器进行模拟实验,结果表明定位软件可以有效的对PD源定位,符合设计要求。
孙冬[4]（2020）在《电力电缆中间接头故障分析与检测研究》文中进行了进一步梳理随着我国社会经济与科学技术的发展,电力行业快速进步,在很多场景下,电力电缆渐渐代替了原先的架空线路。为了保证电力电缆运行的安全稳定性,必须要尽量减少甚至是避免由于电力电缆中间接头发生故障所导致的供电系统的瘫痪,进而减少由于供电系统瘫痪所造成的严重损失。因此,电力电缆中间接头故障分析与检测研究这一课题也变得十分重要,而对电力电缆中间接头进行故障分析并检测是确保电力电缆输电线路能够安全稳定地运行的必要前提。本文首先对国内外的电力电缆中间接头故障分析与检测的发展现状进行了分析,通过使用TRIZ理论对电力电缆中间接头进行分析总结,归纳总结了造成电力电缆中间接头故障的各类影响因素,并对其进行相应地分析,并针对不同的故障类型归纳总结相应的预防措施以及检测方法,能够有效提高电缆运行系统的可靠性。并且通过详细对比分析电力电缆中间接头各种局部放电检测方法的原理以及其各自的特点,从中寻找适合于各种检测电力电缆中间接头故障的局部放电检测方法,并提出了一种基于尖端放电的检测装置的设计方案。在此基础上,确定以电力电缆中间接头的局部放电量为检测目标来确定电力电缆中间接头是否发生故障。进行局部放电信号检测的第一步就是要抑制检测信号中混入的噪声,提出了一种将快速傅里叶变换与改进小波包变换相结合的处理方法,以此来达到去除噪声、恢复原始信号的效果,并且进行实验验证,证明了该方法的可靠性以及有效性。进行信号检测的最后一步就是信号识别,通过对检测到的局部放电信号中的特征量进行提取并识别,通过小波包变换、FCM算法、BP神经网络算法进行提取并识别,最后进行识别结果的对比分析,从而有效地实现对于电力电缆中间接头故障的检测。
李志[5]（2020）在《大型发电机定子线棒局部放电自动测试系统的研制》文中认为大型发电机是电力系统中不可或缺的电力设备,其运行的安全稳定性与人们的生活密切相关,每一次的发电机事故都会造成巨大的经济损失,而局部放电引起的定子绝缘故障是造成发电机事故的重要原因。当绝缘系统发生局部放电时,会给绝缘造成不可逆、不断加速的劣化,最终导致绝缘被破坏。因此定子线棒绝缘质量的好坏对发电机的运行有重要影响,对发电机定子线棒进行局部放电检测十分重要。本文根据发电机定子线棒局部放电测试的功能和技术参数指标,采用脉冲电流法结合虚拟仪器软件Lab VIEW,研制了一套大型发电机定子线棒局部放电自动测试系统,包括硬件系统和软件系统的设计。硬件系统包括前置信号调理电路、工频信号调理电路、模数转换电路、中央控制电路、串口通讯电路以及辅助电源电路等,实现信号的采集、程控放大、滤波、模数转换、系统控制、数据传输等功能。基于Lab VIEW平台,设计了测试系统软件部分,主要包括数据采集模块、参数设置模块、数字滤波模块、数据存储模块、统计谱图模块、自动生成测试报告模块等,实现数据采集、信号分层式处理、数据存储、谱图显示分析以及测试报告自动生成等功能。为了对研制的测试系统进行检验,本文在实验室中进行了系统的搭建和电路的调试。各硬件模块测试结果显示,本文所研制的发电机定子线棒局部放电测试系统符合设计要求。系统搭建完毕后,模拟发电机定子线棒局部放电波形,利用本文测试系统进行试验,试验结果表明测试系统可进行放电波形的采集、处理,验证了系统的可用性。
余洋[6]（2020）在《XLPE电缆局部放电传播特性与定位方法研究》文中研究表明电缆局部放电信号的检测与定位对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。局部放电信号的传播特性影响信号的检测结果,进而直接影响局部放电定位的精度,且局部放电定位方法也是准确定位局部放电的关键。本文基于Simulink建立了电缆的频变仿真模型,并搭建局部放电缺陷测试平台,制作常见4种典型缺陷的电缆试样,测试得到典型缺陷下的局部放电信号波形,分析各局部放电信号的时域与频域特征,并据此构建了局部放电信号源;搭建了频域介电参数测试平台,测试研究了电缆老化状态与频域介电参数的关系;基于矢量拟合方法拟合电缆的频变参数。实验结果表明:半导电微粒缺陷不易导致局部放电现象发生,且其他缺陷的局部放电起始电压均在15k V到20k V之间,时域波形的脉冲宽度均在600ns到1200ns之间,信号能量主要集中在10MHz左右;同一频率下,电缆老化程度越大,复介电常数的实部与虚部的取值越大。基于电缆仿真模型,仿真了基于Debye和Cole-Cole半导电层模型的局部放电传播特性,通过比较选择Debye模型进行后续仿真,仿真了不同局部放电源的传播特性和电缆不同老化程度下的局部放电传播特性。仿真结果表明:局部放电信号随着传播距离的增加,信号的最大幅值减小,且脉冲宽度增加;不同的局部放电源在经电缆传播后,信号的幅值衰减表现出不同的衰减规律且信号波速有变化;电缆老化程度越大,局部放电信号衰减越严重,波速略有增加,且环境温度对局部放电信号的传播影响不大。设计电缆局部放电定位的整套流程,利用傅里叶级数法抑制信号中的窄带干扰,利用小波去噪方法抑制信号中的白噪声;针对振荡波局部放电定位时局部放电信号的产生特点,对入反射波在时域上进行识别,并研究了阈值法、能量累计曲线法、AIC信息准则法和互相关法的时延估计效果,改进了AIC法的缺陷,并提出强噪下基于互相关函数的AIC定位方法,对不同局部放电源与不同老化状态的仿真结果进行了定位,最后通过现场测试对定位方法进行验证。结果表明:通过本文提出的定位方法得到的定位结果与实测结果基本吻合。
宋廷汉[7]（2020）在《基于奇异值分解的局部放电去噪与模式识别方法研究》文中研究指明局部放电（Partial Discharge,PD）是电气设备绝缘老化的外在表现形式,PD检测是评判电气设备的绝缘状态、及时发现设备内部缺陷的重要手段。去噪与模式识别是PD检测与分析的关键环节。本文以奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）为基础,理论分析了典型放电信号与干扰信号的奇异值的特点,利用不同信号奇异值的差异性、奇异值在反映矩阵固有特征上的良好稳健性、奇异值对噪声的扰动变换不敏感等特点来完成PD信号的去噪与模式识别工作。在窄带干扰的抑制方面,本文提出一种基于Hankel矩阵与奇异值分解的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法选取Hankel矩阵作为轨迹矩阵,根据窄带干扰的奇异值是其频率个数的2倍且大于PD与白噪声的奇异值的特点,利用奇异值差分谱法确定窄带干扰的奇异值有效阶次,进行窄带干扰的重构;再将重构的信号与原始信号相减,完成窄带干扰信号的抑制。通过对染噪的仿真信号与实测信号进行去噪处理,验证了该方法抑制窄带干扰的有效性。在白噪声抑制方面,本文根据白噪声在S变换域服从?2分布且其平均功率谱与频率成正比的特点,提出一种基于S变换与奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法。该方法将S变换的时频矩阵作为轨迹矩阵,利用SVD确定PD信号放电的时间与个数;然后采用硬阈值法对时频矩阵进行处理,完成一次去噪;之后再利用SVD完成二次去噪。通过对染噪的仿真信号与实测信号进行去噪处理,验证了本文方法抑制白噪声的有效性。在PD的模式识别方面,本文提出一种基于奇异值分解与概率神经网络的局部放电信号识别方法。该方法利用PD发生的时间内可以用较少的奇异值反映PD信号有效信息的特点,选取典型放电的前8个奇异值的奇异值能量百分比作为特征向量,通过GA-PNN很好地实现了电缆4种不同类型PD信号的模式识别。
何青霜[8]（2020）在《电缆局放信号阈值策略及快速去噪算法研究》文中提出随着电力设备的普及,包括偏远地区、山区都通电,大大的满足了人们的工作和生活,但是在长距离的电缆铺设、环境恶劣和电缆的老化等原因可能会导致断电或者电压不稳而产生局部放电。局部放电是电缆老化或者劣化而导致电缆绝缘失效的原因之一。为了保证随时通电,不影响人们的工作和生活,所以工程上对电缆设备的检测是非常有必要的,而实际上得到的电缆设备检测信号（局部放电信号）是经常被噪声所湮没的。为了得到准确的电缆状态,对局部放电信号的去噪研究在国内外都是一大研究热点。对于局部放电信号的去噪,我们采用了提取特征值的办法对其进行研究,也就是奇异值去噪算法（Singular Value Decomposition,SVD）,但是准确率较低。人们对于电力的需求越来越大,而局部放电产生的数据越多,目前单机的去噪已经不能满足人们的需求,不具有实时性,且处理效率低下。随着信息数据的剧增,人们已经逐渐从信息化时代迈入大数据时代,基于分布式平台Hadoop和Spark,人们对数据存储和处理比信息化时代有了较大的进步。对于以上局部放电信号准确率和效率较低的问题,本文的主要工作有以下三个方面:（1）提出一种基于信息准则（akaike information criterion,AIC）的奇异值去噪算法中阈值估计办法（AIC-SVD）,将其运用于局部放电信号去噪中。实际上,对于含有噪声的局部放电信号,其奇异值的选择问题可以近似为信息论中主导分量（子空间维数）的估计问题。本文基于已有的研究策略STSVD对局部放电信号进行去噪,提高局部放电信号的准确度,对电缆设备绝缘状态的检测有更好的效果。本文通过实验与已有的算法进行对比和分析,验证了该算法的可行性和准确率,达到了预期效果。（2）提出一种基于最优奇异值阈值算法（optimal singular value threshold,OSVT）和上述AIC-SVD的阈值估计办法（OSVT-AIC-SVD）,将其运用于局部放电信号去噪中。经过上述实验,鉴于信噪比（SNR）较低的时候,AIC-SVD算法效果没有一般的奇异值改进算法好,那么本文将阈值优化算法应用于SNR低的时候,AIV-SVD应用于SNR较高的时候。本文经过实验与AIC-SVD进行对比和分析,验证了该算法较之前的算法更加有效和准确,达到预期效果。（3）提出一种基于Spark平台的奇异值分解算法（Sp-SVD）,并将其应用于局部放电信号去噪中。目前局部放电信号奇异值去噪算法中,并没有出现解决数据量过大的情况,所以本文提出一种新的算法,解决此类问题。由于局部放电信号是二维信号,本文首先将数据进行预处理,分块然后转换为矩阵进行去噪。本文经过实验与现有的SVD算法进行对比和实验结果分析,验证算法的可行性和效率,达到预期效果。
张静[9]（2020）在《复杂噪声环境下电力电缆局部放电定位技术研究》文中研究指明电力电缆局部放电在线检测与定位能及时反映电缆绝缘状态,为检修提供依据,从而避免电网运行事故的发生,对保障供电网络可靠运行具有重要意义。电磁耦合法通过高频电流传感器（HFCT）耦合局放脉冲实现局放信号检测,不破坏电缆本体,不影响电网运行,因此得到广泛应用。但由于电缆工作环境复杂,通过电磁耦合元件检测到的局放信号易受噪声干扰,从含噪信号中有效提取局放信号并准确可靠拾取其初至脉冲是实现局放定位的关键。本文针对复杂噪声环境下的电缆局部放电检测与定位技术展开研究。局放信号在电缆中的传输特性是实现放电测量与放电源可靠定位的重要理论基础。本文利用电力系统暂态分析专用软件PSCAD/EMTDC,对电缆局部放电传传输模型进行了搭建。仿真结果表明,局部放电信号在电缆中传输时,由于电缆中电阻及电导的存在,使得信号幅值衰减,由于电感及电容的存在,信号相位不断发生变化,且信号中的高频分量随着传输距离的增加衰减越严重。该仿真结果与前述理论一致,验证了所搭建的电缆传输模型合理性,对后续定位分析打下基础。针对局部放电信号采集时复杂噪声（以白噪声与窄带干扰为主）的影响,本文提出一种基于CEEMDAN结合小波包的去噪算法。该方法首先利用CEEMDAN将含有局部放电的信号进行分解,通过计算分量与原始信号的互相关系数确定有效分量,利用奇异值分解（SVD）算法对有效分量中的窄带干扰信号与频率混叠进行抑制;然后利用小波包阈值法对合成的有效分量中的剩余白噪声进行滤除,从而达到信号去噪的目的;为验证本算法的实用性,利用时变峰度法对去噪后的信号进行初至时刻拾取。仿真实验结果证明,本文所述方法去噪后的信号能量损失小、波形畸变程度低,并且能够在背景噪声为-6dB的情况下,使得局放信号初至时刻的拾取结果与人工拾取结果一致。在以多传感器为基础的局部放电定位算法中,准确对信号到达传感器的时刻进行拾取,是提高定位精度的关键。为了提高拾取算法适应性,本文提出一种于改进Allen-Bear算法的局部放电拾取算法。该算法结合Allen算法与Bear算法特征函数的特点,对原有长短时窗能量比中仅考虑时域特征的特征函数中加入代表频域的分量,在保证局部放电信号到达时刻拾取精度的同时,提高了算法的抗干扰能力。通过仿真与实测数据分析,验证了本文所提算法在拾取时,对信噪比、局放波形与幅值、时窗长度以及局放在信号中位置的适应性明显优于现有波至拾取算法,具有一定的实用价值。
徐永干,姜杰,唐昆明,张太勤,罗建,谢敏[10]（2020）在《基于Hankel矩阵和奇异值分解的局部放电窄带干扰抑制方法》文中进行了进一步梳理针对高压设备局部放电信号的周期性窄带干扰抑制问题,提出一种基于Hankel矩阵和奇异值分解的窄带干扰抑制方法。首先,通过染噪局部放电信号采样序列构造Hankel矩阵,作为轨迹矩阵,并对其做奇异值分解;研究窄带干扰奇异值分解的规律,并在该规律的基础上利用奇异熵增量和K均值算法找出窄带干扰对应的奇异值,对窄带干扰进行重构;得到窄带干扰后,从染噪信号中将其除去,获得只含有白噪声的局放（partial discharge,PD）信号。对染噪局部放电仿真信号、实测信号进行窄带干扰抑制,并与改进FFT阈值法、小波降噪的结果进行对比分析。结果表明:该方法对窄带干扰的抑制效果更好,波形相似度更高。
二、局部放电信号中的白噪声和窄带干扰（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、局部放电信号中的白噪声和窄带干扰（论文提纲范文）
（1）基于传感器阵列的变电站局部放电定位关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 局部放电检测技术研究现状 |
| 1.2.2 局部放电信号去噪方法研究现状 |
| 1.2.3 局部放电定位方法研究现状 |
| 1.2.4 局部放电信号时间差提取方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和结构 |
| 2 基于TDOA的局部放电定位原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 局部放电的机理 |
| 2.2.1 局部放电类型及其产生的原因 |
| 2.2.2 局部放电发展过程 |
| 2.3 局部放电定位检测装置及系统 |
| 2.3.1 系统组成 |
| 2.3.2 特高频电磁波传感器 |
| 2.3.3 超声波传感器 |
| 2.4 局部放电信号的数学模型与噪声干扰 |
| 2.4.1 局部放电信号的数学模型 |
| 2.4.2 局部放电监测中的噪声干扰 |
| 2.5 基于TDOA的局部放电定位模型 |
| 2.6 局部放电信号时间差参数提取 |
| 2.7 局部放电定位模型求解算法 |
| 2.8 小结 |
| 3 基于多分辨率广义S变换的局部放电信号去噪方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统时频分析方法 |
| 3.2.1 傅里叶变换 |
| 3.2.2 小波变换 |
| 3.3 S变换与广义S变换 |
| 3.3.1 S变换与传统时频分析的联系 |
| 3.3.2 广义S变换 |
| 3.4 基于多分辨率广义S变换的信号去噪方法 |
| 3.4.1 模拟局部放电信号 |
| 3.4.2 周期性窄带干扰信号的抑制 |
| 3.4.3 高斯白噪声的抑制 |
| 3.4.4 去噪性能评价方法 |
| 3.4.5 去噪算法步骤 |
| 3.5 仿真与试验研究 |
| 3.5.1 仿真研究 |
| 3.5.2 现场试验研究 |
| 3.6 小结 |
| 4 局部放电信号时间差参数提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多分辨率广义S变换去噪和时域能量累积的时间差提取方法 |
| 4.2.1 时间差的提取 |
| 4.2.2 时间差提取算法步骤 |
| 4.3 基于快速S变换和奇异值分解的时间差提取方法 |
| 4.3.1 离散S变换与快速S变换 |
| 4.3.2 奇异值分解及其选取 |
| 4.3.3 时间差的提取 |
| 4.3.4 时间差提取算法步骤 |
| 4.4 仿真与试验研究 |
| 4.4.1 仿真研究 |
| 4.4.2 现场试验研究 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于正则化的变电站全站局部放电定位方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 局部放电定位反问题 |
| 5.2.1 局部放电定位反问题的不适定性 |
| 5.2.2 局部放电定位方程组的线性转换方法 |
| 5.2.3 方程组的性态分析 |
| 5.3 不适定问题的正则化方法 |
| 5.3.1 赋范空间与紧算子理论 |
| 5.3.2 线性不适定问题与奇异值分解 |
| 5.3.3 正则化理论 |
| 5.4 基于Tikhonov正则化的局部放电定位算法 |
| 5.4.1 中心化和平衡处理 |
| 5.4.2 Tikhonov正则化及其参数计算 |
| 5.4.3 定位算法步骤 |
| 5.5 仿真与试验研究 |
| 5.5.1 仿真研究 |
| 5.5.2 现场试验研究 |
| 5.6 小结 |
| 6 基于空间聚类分析的变压器局部放电定位方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 空间聚类分析与多样本获取 |
| 6.2.1 空间聚类分析 |
| 6.2.2 多样本定位初值的获取 |
| 6.3 基于密度峰值聚类的局部放电定位算法 |
| 6.3.1 密度峰值聚类算法 |
| 6.3.2 自动寻找聚类中心的密度峰值聚类算法 |
| 6.3.3 最优局部放电源坐标的选取准则 |
| 6.3.4 定位算法步骤 |
| 6.4 仿真与实验研究 |
| 6.4.1 仿真研究 |
| 6.4.2 实验研究 |
| 6.5 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（3）高压电缆局部放电源定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 电缆局部放电的危害及原因 |
| 1.3 高压电缆局部放电的国内外研究现状 |
| 1.3.1 高压电缆局部放电检测方法研究现状 |
| 1.3.2 高压电缆局部放电定位技术研究现状 |
| 1.3.3 高压电缆局部放电检测去噪方法研究现状 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 电缆局部放电的理论分析 |
| 2.1 局部放电的产生因素 |
| 2.2 局部放电形式及数学模型 |
| 2.2.1 局部放电形式 |
| 2.2.2 局部放电信号的数学模型 |
| 2.3 高压电缆中局部放电信号的传播特性分析 |
| 2.3.1 高压电缆的等效参数分析 |
| 2.3.2 高压电缆中局部放电信号传播特性仿真 |
| 本章小结 |
| 第三章 时域反射定位技术改进方案设计 |
| 3.1 高频电流法 |
| 3.2 传统时域反射法原理 |
| 3.3 改进时域反射法方案 |
| 3.4 局部放电信号检测的降噪方法选取 |
| 3.4.1 工频信号去噪方法 |
| 3.4.2 白噪声干扰的抑制 |
| 3.4.3 周期性窄带干扰的抑制 |
| 3.4.4 周期性脉冲干扰的抑制 |
| 本章小结 |
| 第四章 应答器-脉冲发生器设计 |
| 4.1 信号调理模块 |
| 4.1.1 放大模块 |
| 4.1.2 工频干扰滤除模块 |
| 4.2 信号采集模块 |
| 4.2.1 AD9226配置 |
| 4.2.2 AD9226时序 |
| 4.3 基于DSP Builder小波阈值算法实现PD信号中白噪声抑制 |
| 4.3.1 DSP Builder软件简介 |
| 4.3.2 信号分解与重构模块 |
| 4.3.3 阈值函数的选取 |
| 4.3.4 阈值选取 |
| 4.3.5 仿真与板级验证 |
| 4.4 基于频域变换的周期性窄带干扰去噪 |
| 4.4.1 PD信号与窄带干扰的频谱特性 |
| 4.4.2 频域滤波Matlab仿真 |
| 4.4.3 频域滤波算法的FPGA实现 |
| 4.5 应答器触发单元及脉冲发生器设计 |
| 4.5.1 应答器触发机制 |
| 4.5.2 脉冲发生器设计 |
| 本章小结 |
| 第五章 设计与模拟测试 |
| 5.1 电缆局部放电定位模拟实验 |
| 5.1.1 PD脉冲发生器的设计 |
| 5.1.2 定位模拟实验 |
| 5.2 电缆测量端硬件设计 |
| 5.2.1 数据存储模块 |
| 5.2.2 串口发送模块 |
| 5.3 电缆测量端PD定位软件设计 |
| 5.3.1 基于FCM算法功率谱抑制窄带干扰 |
| 5.3.2 基于FCM算法的周期性脉冲干扰去除 |
| 5.3.3 电缆局放脉冲的识别 |
| 5.3.4 多源局放定位算法 |
| 5.3.5 PD定位软件效果测试 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）电力电缆中间接头故障分析与检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关技术的研究现状 |
| 1.2.1 TRIZ理论 |
| 1.2.2 电缆中间接头检测技术 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于TRIZ理论的电缆中间接头故障分析 |
| 2.1 电缆中间接头的功能分析 |
| 2.1.1 功能分析的定义 |
| 2.1.2 功能分析的步骤 |
| 2.1.3 电缆中间接头的功能分析 |
| 2.2 电缆中间接头的因果链分析 |
| 2.2.1 因果链分析的定义 |
| 2.2.2 因果链分析的步骤及注意事项 |
| 2.2.3 电力电缆中间接头因果链分析 |
| 2.3 防范措施 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 电缆中间接头故障局部放电信号检测方法 |
| 3.1 局部放电常用检测方法 |
| 3.1.1 震荡波测试法 |
| 3.1.2 脉冲电流法 |
| 3.1.3 高频电流法 |
| 3.1.4 特高频法 |
| 3.1.5 电容耦合法 |
| 3.1.6 电感耦合法 |
| 3.1.7 方向耦合法 |
| 3.1.8 差分法 |
| 3.1.9 超声波检测法 |
| 3.1.10 X射线数字成像检测法 |
| 3.2 基于尖端放电检测装置的设计方案 |
| 3.2.1 检测装置的结构设计原则 |
| 3.2.2 检测装置的结构组成 |
| 3.2.3 检测装置的检测原理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 检测信号去噪方法的改进研究 |
| 4.1 检测信号及信号中的噪声研究 |
| 4.1.1 电缆中间接头局部放电信号的产生 |
| 4.1.2 电缆中间接头局部放电信号的数学模型 |
| 4.2 周期性窄带干扰的抑制研究 |
| 4.2.1 FFT去除窄带干扰步骤 |
| 4.2.2 仿真及结果分析 |
| 4.3 小波包降噪算法的改进研究 |
| 4.3.1 小波包变换 |
| 4.3.2 小波包降噪步骤 |
| 4.3.3 阈值函数的改进 |
| 4.3.4 仿真及结果分析 |
| 4.4 实际放电信号的去噪 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 检测信号的提取与识别对比 |
| 5.1 典型接头故障的模拟 |
| 5.2 基于小波包变换的信号中的特征量提取 |
| 5.3 FCM算法识别与BP神经网络算法对比 |
| 5.3.1 模式识别简介 |
| 5.3.2 基于FCM算法的局放信号识别 |
| 5.3.3 基于BP神经网络算法的局放信号识别 |
| 5.3.4 识别结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文及研究成果 |
| 致谢 |
（5）大型发电机定子线棒局部放电自动测试系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 |
| 1.2 定子线棒的结构、绝缘体系及防晕结构 |
| 1.3 国内外局部放电研究现状 |
| 1.3.1 局部放电测量方法 |
| 1.3.2 局部放电测试发展现状 |
| 1.4 局部放电测量抗干扰方法 |
| 1.4.1 传统抗干扰方法 |
| 1.4.2 基于小波分析的抗干扰方法 |
| 1.5 本课题研究内容 |
| 第2章 测试系统功能及结构 |
| 2.1 测试系统功能及参数指标 |
| 2.2 系统整体结构 |
| 2.3 测量方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 局部放电测试系统的硬件设计 |
| 3.1 局部放电测试系统硬件实现原理 |
| 3.2 局部放电测试系统硬件设计 |
| 3.2.1 前置信号调理电路设计 |
| 3.2.2 工频同步信号调理电路设计 |
| 3.2.3 模数转换电路设计 |
| 3.2.4 中央控制电路设计 |
| 3.2.5 串口通讯电路设计 |
| 3.2.6 辅助电源设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 局部放电测试系统的软件设计 |
| 4.1 软件系统功能 |
| 4.2 数据采集模块设计 |
| 4.2.1 数据采集运行流程 |
| 4.2.2 参数设置模块 |
| 4.3 数字滤波模块设计 |
| 4.3.1 信号分层式处理法 |
| 4.3.2 FFT和小波滤波模块 |
| 4.4 数据存储模块设计 |
| 4.5 统计谱图程序设计 |
| 4.6 测试报告生成模块设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 实验系统的建立及测试 |
| 5.1 搭建测试系统 |
| 5.2 测试系统电路调试 |
| 5.2.1 系统电源模块调试 |
| 5.2.2 信号调理模块调试 |
| 5.2.3 中央控制电路调试 |
| 5.2.4 串口通讯电路调试 |
| 5.3 整体系统的测试 |
| 5.3.1 局部放电试验回路 |
| 5.3.2 视在放电量的校准 |
| 5.3.3 局放测试系统的试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及获得成果 |
| 致谢 |
（6）XLPE电缆局部放电传播特性与定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电缆局部放电传播特性与定位方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 电缆局部放电传播仿真模型及模型参数获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电缆频变仿真模型建立 |
| 2.3 基于缺陷测试的仿真局部放电源信号构建 |
| 2.3.1 缺陷测试平台及缺陷试样制作 |
| 2.3.2 不同缺陷试样的局部放电测试 |
| 2.3.3 局部放电仿真信号源构建 |
| 2.4 电缆仿真模型的频域参数获取 |
| 2.4.1 频域介电参数测试平台及测试分析 |
| 2.4.2 基于矢量拟合法的电缆频变参数模型 |
| 2.4.3 电缆的频域参数拟合 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 局部放电传播特性仿真研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿真模型中频域导纳的模型选择 |
| 3.2.1 基于Debye模型的频域导纳参数仿真 |
| 3.2.2 基于Cole-Cole模型的频域导纳参数仿真 |
| 3.2.3 两种频域导纳模型的对比及选择 |
| 3.3 不同局部放电源的局部放电传播仿真 |
| 3.3.1 半导电层剥离不齐缺陷局部放电源的传播仿真 |
| 3.3.2 连接管未打磨缺陷局部放电源的传播仿真 |
| 3.3.3 主绝缘划伤缺陷局部放电源的传播仿真 |
| 3.3.4 不同局部放电源仿真结果对比与分析 |
| 3.4 不同工况下的电缆局部放电传播仿真 |
| 3.4.1 不同老化状态下局部放电传播仿真 |
| 3.4.2 不同温度下的局部放电传播仿真 |
| 3.4.3 不同工况下的仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电缆局部放电定位方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电缆局部放电定位整体方案设计及信号预处理 |
| 4.2.1 电缆局部放电定位方案设计 |
| 4.2.2 局部放电信号中的窄带干扰抑制 |
| 4.2.3 局部放电信号中的白噪声抑制 |
| 4.2.4 局部放电入反射波时域识别 |
| 4.3 电缆局部放电入反射波时延估计方法 |
| 4.3.1 阈值法时延估计及误差分析 |
| 4.3.2 能量累计曲线定位计算 |
| 4.3.3 基于AIC准则的时延估计及其改进 |
| 4.3.4 互相关函数法时延估计 |
| 4.3.5 强噪下基于互相关函数的AIC定位 |
| 4.4 局部放电定位方法的试验验证 |
| 4.4.1 现场测试方案 |
| 4.4.2 测试结果及定位方法验证分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（7）基于奇异值分解的局部放电去噪与模式识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 局部放电检测方法及其研究现状 |
| 1.2.2 局部放电去噪方法的研究现状 |
| 1.2.3 局部放电模式识别方法的研究现状 |
| 1.2.4 奇异值分解在局部放电的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 本文主要研究方法的选取 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 局部放电及其仿真模型和样本库 |
| 2.1 局部放电的机理分析 |
| 2.2 局部放电的类型与样本库 |
| 2.2.1 局部放电的危害 |
| 2.2.2 局部放电的类型 |
| 2.2.3 典型放电样本库 |
| 2.3 局部放电与干扰的仿真模型 |
| 2.3.1 典型局部放电仿真模型 |
| 2.3.2 周期性窄带干扰的仿真模型 |
| 2.3.3 白噪声仿真模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Hankel矩阵与奇异值分解的局部放电窄带干扰抑制方法 |
| 3.1 奇异值分解理论分析 |
| 3.1.1 奇异值分解 |
| 3.1.2 奇异值的性质 |
| 3.2 典型局部放电及干扰信号在Hankel矩阵的奇异值特点 |
| 3.2.1 信号的Hankel矩阵构造 |
| 3.2.2 窄带干扰在Hankel矩阵的奇异值特点 |
| 3.2.3 典型局部放电及干扰信号的奇异值特点 |
| 3.3 基于Hankel矩阵与奇异值分解的窄带干扰抑制方法 |
| 3.3.1 窄带干扰抑制的奇异值分解方法 |
| 3.3.2 基于奇异值差分谱的奇异值有效阶次的确定 |
| 3.4 仿真信号的窄带干扰抑制 |
| 3.4.1 基于Hankel矩阵与奇异值分解的窄带干扰抑制 |
| 3.4.2 不同方法的去噪效果对比 |
| 3.4.3 白噪声对窄带干扰抑制的影响 |
| 3.5 实测信号的窄带干扰抑制 |
| 3.5.1 不同方法的对实测信号的去噪 |
| 3.5.2 去噪效果对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于S变换与奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法 |
| 4.1 S变换原理分析 |
| 4.1.1 S变换原理 |
| 4.1.2 S变换计算过程 |
| 4.2 基于S变换与奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法 |
| 4.2.1 S变换抑制白噪声的原理 |
| 4.2.2 局部放电白噪声抑制方法与流程 |
| 4.3 仿真信号的白噪声抑制 |
| 4.3.1 基于S变换与奇异值分解的白噪声的抑制 |
| 4.3.2 不同方法去噪效果对比 |
| 4.4 实测PD信号的白噪声处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于奇异值分解与概率神经网络的局部放电信号识别方法 |
| 5.1 放电时段典型局部放电信号在Hankel矩阵的奇异值特点 |
| 5.2 基于奇异值分解的局部放电特征提取 |
| 5.3 基于遗传算法优化的概率神经网络的局部放电信号识别 |
| 5.3.1 概率神经网络 |
| 5.3.2 基于遗传算法优化的概率神经网络放电类型识别方法 |
| 5.3.3 基于放电样本库的放电类型模式识别 |
| 5.4 识别效果分析 |
| 5.4.1 不同个数奇异值特征量的识别效果 |
| 5.4.2 与BP神经网络的放电识别效果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）电缆局放信号阈值策略及快速去噪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 待解决的关键问题 |
| 1.4 论文的研究内容与组织架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与关键技术 |
| 2.1 局部放电相关理论概述 |
| 2.2 局放信号检测方法概述 |
| 2.3 奇异值分解算法概述 |
| 2.4 分布式平台概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 局放信号去噪算法阈值策略研究 |
| 3.1 局放信号的数学模型及仿真实验数据 |
| 3.2 已有的奇异值去噪算法的阈值策略研究 |
| 3.3 实验对比及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 局放信号去噪算法新的阈值策略研究 |
| 4.1 基于信息准则的奇异值阈值策略 |
| 4.2 基于AIC与 OSVT的混合阈值策略 |
| 4.3 实验对比及分析 |
| 4.4 实测局放信号去噪分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Spark平台的奇异值去噪算法并行化研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 SVD算法的并行化方案设计 |
| 5.3 Sp-SVD算法实验设计与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间研究成果 |
（9）复杂噪声环境下电力电缆局部放电定位技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电力电缆局部放电研究现状 |
| 1.2.1 在线检测技术与研究现状 |
| 1.2.2 局部放电噪声抑制算法研究 |
| 1.2.3 电缆局部放电定位方法与研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及研究内容 |
| 2 电力电缆的局部放电传播特性研究 |
| 2.1 局部放电的产生机理及分类 |
| 2.2 电缆中局部放电脉冲的传播特性分析 |
| 2.2.1 局部放电脉冲的数学模型 |
| 2.2.2 电力电缆的参数研究 |
| 2.2.3 局部放电在电缆中的衰减特性 |
| 2.3 局放信号沿电缆传播的仿真研究 |
| 2.3.1 电缆仿真模型 |
| 2.3.2 局放信号仿真模型 |
| 2.3.3 局放信号沿电力电缆电缆传播过程中的衰减特性仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于CEEMDAN与小波包的局部放电去噪算法 |
| 3.1 方法及原理 |
| 3.1.1 CEEMDAN分解原理 |
| 3.1.2 小波包阈值法 |
| 3.1.3 基于CEEMDAN与小波阈值法的局放去噪算法 |
| 3.2 局放信号去噪仿真分析 |
| 3.2.1 局放信号仿真 |
| 3.2.2 局放信号去噪分析 |
| 3.3 实测数据验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进AB算法的电缆局部放电定位研究 |
| 4.1 多传感器局部放电定位算法 |
| 4.2 基于改进AB算法的局部放电波至时刻拾取 |
| 4.3 仿真实验及分析 |
| 4.3.1 实验条件设置 |
| 4.3.2 噪声水平的影响 |
| 4.3.3 信号波形与振幅的影响 |
| 4.3.4 时窗长度的影响 |
| 4.3.5 信号位置的影响 |
| 4.4 实测数据及验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、局部放电信号中的白噪声和窄带干扰（论文参考文献）
- [1]基于传感器阵列的变电站局部放电定位关键技术研究[D]. 王署东. 合肥工业大学, 2021
- [2]基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪优化方法[J]. 张梦楠,李春茂,刘凯,陈祖祥,安钊. 电网技术, 2021(08)
- [3]高压电缆局部放电源定位技术研究[D]. 付大赓. 大连交通大学, 2020(05)
- [4]电力电缆中间接头故障分析与检测研究[D]. 孙冬. 山东理工大学, 2020(02)
- [5]大型发电机定子线棒局部放电自动测试系统的研制[D]. 李志. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [6]XLPE电缆局部放电传播特性与定位方法研究[D]. 余洋. 西南交通大学, 2020(07)
- [7]基于奇异值分解的局部放电去噪与模式识别方法研究[D]. 宋廷汉. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]电缆局放信号阈值策略及快速去噪算法研究[D]. 何青霜. 四川师范大学, 2020(08)
- [9]复杂噪声环境下电力电缆局部放电定位技术研究[D]. 张静. 河南理工大学, 2020(01)
- [10]基于Hankel矩阵和奇异值分解的局部放电窄带干扰抑制方法[J]. 徐永干,姜杰,唐昆明,张太勤,罗建,谢敏. 电网技术, 2020(07)