超声波信号在局部放电检测技术的特征集合探索

邓 敏



超声波信号在局部放电检测技术的特征集合探索

邓 敏

（厦门红相电力设备股份有限公司，福建厦门 361008）

高压设备绝缘损坏会引起电力设备的局部放电，造成设备损坏。为实现对电力设备绝缘水平的有效监控，防止严重放电事故的发生，避免造成严重的损失，必须深入研究设备局部放电特征。局部放电超声信号检测是一种行之有效的检测方法，在检测过程中，电磁干扰不会对局部放电的超声波检测造成影响，但传播路径对检测结果的影响较大。本文对局部放电超声波信号的传输特性进行了介绍，对局部放电超声波信号的特征提取方法进行了分析，并利用小波分析对局部放电超声波信号进行了模式识别，对局部放电超声波信号检测的研究工作具有一定的参考价值。

超声信号；局部放电；检测技术；模式识别

电气设备的绝缘缺陷是局部放电的主要原因，短暂的局部放电不会对设备造成严重的影响，但是随着绝缘的不断老化，则会有绝缘击穿的危险发生，导致事故的发生。因此，加强局部放电的研究，及时发现绝缘隐患，避免事故的发生是很必要的。近年来，随着新型电力电子元件的应用，硬件和软件噪声消除研究的日渐成熟，利用超声波对局部放电位置和类型的检测方法得到越来越多人的关注。R.Bozzo等研究人员利用超声波检测法实现了水轮机线棒局部放电的定位检测。研究人员在线棒上人为制造出绝缘缺陷，然后在线棒上施加高于放电电压的电压，促使线棒的缺陷部位发生局部放电，然后通过超声波分析，对缺陷的位置进行定位。实验结果表明，超声波法局部放电位置检测准确度十分准确[1]。局部放电超声波法检测理论研究应经相当成熟，超声波法检测也得到广泛的应用，很多超声波检测设备被投入使用。然而根据现场工作人员的反馈，这些设备的检测效率都不高，而且数据分析能力不高。很多超声波测试仪只能计算超声波的幅值，对超声波的其他特性的检测较少，因此，检测结果的可靠性不高[2]。要提高超声波检测装置的性能和精度，就要对局部放电的超声波信号特性进行深入研究，本文对超声波信号的传输特性进行了介绍，对局部放电超声信号的特征提取进行了分析，并利用小波分析对局部放电超声信号的放电模型进行了研究。

1 局部放电超声信号的产生及传输特性

当局部放电在高压设备中发生时，则会伴随有冲击波的产生，通过对冲击波的特性进行监测可以提前发现高压设备内部的绝缘缺陷。通常冲击波的频率范围会比较广泛，为了避免外部噪声的干扰，可以对超声范围内的声波进行研究，进而对局部放电进行监测[3]。超声波在设备内部传播时，设备内部的裂缝、夹层等会引起超声波信号的相位、幅值、频谱等特征的改变。利用压电传感器可以将超声信号转换为电信号，对电信号进行变换、运算等手段处理后，可以得到超声信号的波形和传播时间等信息，根据这些数据信息可以对设备内部局部放电的情况进行定量和定性分析，并可以对故障位置进行定位[4]。局部放电超声波信号传播特性主要有如下几种。

1）声阻抗特性，研究声阻抗主要考虑高压局部放电的绝缘介质不同，对现场实际检测的信号灵敏度不同，其表达式如下：

式中，表示介质密度；表示声音在介质中的传播速度。对应的高压设备如变压器使用的是变压器油，GIS开关主要绝缘介质是SF6气体，高压电缆主要绝缘介质为高分子有机材料。

2）界面效应特性，超声波在不同的介质中传播时，由于介质阻抗的不同声波会在介质的分界面发生反射。两种介质的声阻抗差别越大，声波的反射也越多。反射系数代表了声波在不同介质分界面的反射情况。反射系数0的表达式为

式中，1表示第一种介质的介质密度；2表示第二种介质的介质密度；1表示在第一种介质中的传输速度；2表示在第二种介质中的传输速度。

声波在不同介质中传播速度受不同因素的影响。声波在气态介质、液态介质和固态介质中的传播速度表达如式（3）所示：

式中，表示介质比热容；表示气体压力；表示介质的的密度；表示介质的体积弹性模量；表示样式模量；=22(1)，是泊松系数。

声波在介质传播过程中的衰减过程十分复杂，声波的衰减和分子的吸收率、传输介质的粘性系数和介质的热导率相关。衰减系数的表达式如式（4）所示：

式中，2为平面波的吸收系数；为介质粘度系数；为频率；0为介质的平均密度；为声波在介质中的传播速度；为介质的比热系数；p为固定压强下的比热容；为热导率。

另外，超声波还有声强和声压两个特性参数，声强和声压如式（5）所示：

式中，0为初始声压；0为初始声强；为声波衰减系数；为声波传播距离。

2 局部放电超声信号特征提取

提取局部放电超声信号的目的在于提取最能代表信号特点的特征量，这些特征量应可以明显区分不同类型局部放电，从而可以借助超声波信号的不同特征对对局部放电进行分类。特征提取是把复杂信号从复杂的多为数据空间向低维数据空间映射，提取出简单有效的特征量，通过这些特征对局部放电超声信号进行有效区分[5]。目前局部放电超声信号特征提取的常用方法有时域分析法、频域分析法和时频域分析法，本文利用红相电力开发的PDT-200设备采样的数据和设备所采用的时域、频域分析法作案例进行说明，在时域分析时选取了方差（VAR）、绝对积分平均值（AVA）、超声信号的峰度（BK）、偏度（BS）5个特征参数，频域分析选取了功率谱最大值（MPS）、中值频率（MF）、平均功率频率（MPF）3个特征参数[6]。

用超声波采集探头对同一种局部放电采集的波形不是完全相同的，但当信号变换到频域时，相同的放电超声频域波形具有相对的稳定性[7]，如图1所示。

图1 时域与相应频域波形对比图

频域特征提取采用的方法主要是利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，从而在频域范围中观察超声信号的频率特征，往往采用功率谱密度进行分析，计算式为

式中，()为局部放电超声信号进行傅里叶变化后的表达式；为局部放电超声信号的采样点数。

利用数字示波器可以记录局部放电超声信号的波形，将波形导出，可以利用Matlab编写相应的功能函数求得相应特征参数。表1记录了高压导体突起（HVCP）、地电极尖刺（GES）、悬浮金属颗粒（SMP）、自由金属颗粒（FMP）、绝缘子表面固定金属颗粒（IMP）、绝缘内部气泡（IB）几种类型局部放电超声信号的部分特征参数。

图2将不同类型的局部放电超声信号的特征参数放到坐标轴中进行比较，图中纵坐标表示特征参数的大小，横坐标表示特征参数的数量。其中1～88、89～176、177～264、265～352、353～440、411～528分别为高压导体突起（HVCP）、地电极尖刺（GES）、悬浮金属颗粒（SMP）、自由金属颗粒（FMP）、绝缘子表面固定金属颗粒（IMP）、绝缘内部气泡（IB）的放电数据。可以看出，RMS可以辨别绝缘内部气泡放电，VAR可以辨别悬浮金属颗粒放电，这样根据特征参数的分布特点就可以区分不同局部放电的超声信号。

3 局部放电超声信号识别

本文对局部放电超声信号进行去噪的方法为小波分析法，小波分析以傅里叶变换为基础，可以进行多层次的细微时域频域分析。

表1 不同类型局部放电超声信号的部分特征参数

图2 不同类型的局部放电超声信号的特征参数比较图

小波分析去噪的步骤为：

1）对超声信号进行小波分解。选择适当的小波函数进行分解计算。

2）度不同分解尺度的信号进行去噪处理。

3）进行小波逆变换重构，重新建立信号[8]。

其流程图如图3所示。

图3 小波去噪流程图

小波分析的函数有多种，在工程应用中，选择适当的小波函数是非常重要的，不同的小波函数对超声信号的处理结果是不同的。处理结果和理论结果越小说明小波函数的适应度越好[9]。如下为几种常用的小波函数。

1）Haar小波函数

Haar小波应用较早，较为简单，Haar小波的表达式如式（7）所示：

2）db小波函数

dbN小波的是小波的阶数，小波函数和尺度函数的支撑区是2-1，是小波函数的消失矩，db只在=1时具有对称性。db小波函数没有固定的表达式。

当令

（8）

其中

3）Morlet小波函数

Morlet小波是高斯包络的正弦函数，其表达式为

式中，为波形重构时的归一化常数。

利用Matlab软件对超声波进行小波去噪的阈值处理方法主要有默认阈值、给定阈值和强制去噪三种方法[10]。下面利用Haar小波函数利用给定阈值法进行去噪处理，分解层数是3。图4（a）、（b）分别为信号去噪前和去噪后的信号波形对比图。

图4 小波去噪前后信号波形对比图

对示波器采集的信号数据利用Matlab进行小波去噪处理后，提取特征参数。表2包含部分不同局部放电超声信号的特征参数值。

我们需要对特征参数进行归一化处理，将数据转化到[0,1]范围内。在特征参数中选择88个，一般作为训练样本，一半作为测试样本，将特征参数样本分类表号，其中HVCP、GES、SMP、FMP、IMP、IB依次用标签1—6标识，然后利用如下的归一化公式处理。

式中，为特征参数实际值，min=min()，max= max()，从而特征参数被归化到[0,1]范围内。然后利用高斯核函数（RBF核函数）进行模式识别。高斯函数的参数选1，参数选2，最终得出不同放电类型的信号识别结果见表3。

表2 部分不同局部放电超声波信号的特征参数

表3 不同类型局部放电超声信号的识别结果

通过对所选取的数据进行分析，从识别结果中可以看出，经小波去噪后悬浮金属颗粒放电的识别率达到90%以上，其他类型放电的识别率达到了100%，通过大量的试验和现场测试，由于检测对象和现场条件的实际复杂程度的不同，会对识别率造成一定的影响，但总体来说该方法的准确度还是比较高的。

4 结论

局部放电的超声波检测是高压设备绝缘检测的重要手段，利用小波分析对局部放电超声波信号进行处理并提取特征参数，可以对局部放电模式进行识别，从而精确的判断出电力设备的绝缘故障类型。本文采用较少的特征参数，简化了信号识别的过程，使识别速度提高了，在其他信号分析过程中可以尝试其他去噪算法，以期进一步提高去噪效果，获得更高的准确度。

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Research on Feature Set of Partial Discharge Detection Technology based on Ultrasonic Signal

Deng Min

(Xiamen Hongxiang Electric Power Equipment Co., Ltd, Xiamen, Fujian 361008)

High voltage equipment insulation damage will cause partial discharge of power equipment, resulting in equipment damage. In order to realize the effective monitoring of the insulation level of the power equipment, prevent the occurrence of the serious discharge accident and avoid the serious loss, the partial discharge characteristics of the equipment must be studied deeply. Partial discharge ultrasonic signal detection is an effective detection method in the detection process, caused by the effect of ultrasonic on the partial discharge detection of electromagnetic interference, but the propagation path effects on the testing results of large. The transmission characteristics of PD ultrasonic signal are introduced. The characteristics of partial discharge ultrasonic signal extraction methods were analyzed, and using wavelet analysis on partial discharge ultrasonic signals are used in pattern recognition of partial discharge ultrasonic signal detection research has a certain reference value.

ultrasonic signal; partial discharge detection; technology; pattern recognition

邓 敏（1975-），男，福建省漳平市人，本科，工程师，主要从事电力设备状态检修业务的技术工作。