【摘 要】
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本论文基于课题组自行研制的光纤超声波传感器对气体绝缘金属封闭开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)设备的局部放电(Partial Discharge,PD)故障进行连续监测和数据分析,探
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院; 中国石油天然气股份有限公司天然气销售东部分公司;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（编号：22120190009; 22120180299）
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本论文基于课题组自行研制的光纤超声波传感器对气体绝缘金属封闭开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)设备的局部放电(Partial Discharge,PD)故障进行连续监测和数据分析,探索设备潜在绝缘故障的有效预测方法。研究中通过针-板放电实验平台,采集了6个放电等级的模拟PD故障诱发的超声波信号;进而采用巴特沃斯带通滤波、提升法小波去噪、带通滤波+提升法去噪、自适应小波去噪4种方法对采集信号进行预处理;优化选取了12个时域和频域特征值,训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的模型,实现对PD放电故障等级分类的准确识别。研究结果表明,使用自适应小波法对采集信号去噪后再进行SVM训练,对PD诱发超声波信号的分类识别准确率可以达到80.83%,硬件平台和模式识别算法都具有进一步提升的潜力。
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