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基于小波分解与滑动峰态的微弱放电信号联合检测方法
  • ISSN号:1006-6047
  • 期刊名称:《电力自动化设备》
  • 时间:0
  • 分类:TM83[电气工程—高电压与绝缘技术] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:军械工程学院电磁环境效应国家级重点实验室,河北石家庄050003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61172035)
中文摘要:

基于四阶累积量的滑动峰态算法在表征微弱信号的非高斯特性方面具有优势,可用于对微弱放电信号进行检测。但在混合噪声干扰下,受固定滑动窗宽度的影响,该算法对微弱放电信号的检测性能会显著劣化。针对该问题,提出了基于小波分解和滑动峰态相结合的联合检测方法,并进行了仿真分析和实验验证,结果表明:利用小波变换对信号的多尺度分解以及信号在不同分解尺度上的特征差异,该联合检测方法实现了信号在多个优化的滑动窗宽度共同作用下的峰态检测,进一步增强了其抗噪声干扰能力,对微弱放电信号的检测性能相比原有滑动峰态算法有明显提升。

英文摘要:

For the detection of weak partial discharge signals,the sliding kurtosis algorithm based on the fourth-order cumulant is superior in presenting their non-gaussian characteristics,but its detection performance is obviously degraded due to the fixed sliding window width under the interference of mixed noises,aiming at which,a method of joint detection based on the wavelet decomposition and the sliding kurtosis is proposed and verified by simulation and experiment. Results show that,the proposed method decomposes the signals on multiple scales and takes advantage of the characteristic difference between the signals on different decomposition scales to realize the kurtosis detection with several optimal sliding window widths. With enhanced antinoise ability,the proposed method has better detection performance than the original sliding kurtosis method.

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期刊信息
  • 《电力自动化设备》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国华电集团公司
  • 主办单位:南京电力自动化研究所 国家电力公司南京电力自动化研究所有限公司 国电南京自动化股份有限公司
  • 主编:吴济安
  • 地址:南京高新技术产业开发区星火路8号
  • 邮编:210032
  • 邮箱:epae@sac-china.com
  • 电话:025-83418700-3321 83420237
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-6047
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1318/TM
  • 邮发代号:28-268
  • 获奖情况:
  • 第三届华东地区优秀期刊,中国电力报刊协会优秀期刊,江苏期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:29852