利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究

利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究

ID:5936834

大小:28.00 KB

页数:7页

时间:2017-12-29

利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究_第1页
利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究_第2页
利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究_第3页
利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究_第4页
利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究_第5页
资源描述:

《利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、利用盲源分离技术提取地下电缆故障放电声探究  摘要:电缆故障放电声是地下电缆故障定点的重要信息源。人工识别放电声信号效率低,可靠性受测试人员经验因素影响大,特别在干扰环境中人工识别放电声十分困难。在声磁信号同步接收定点法的基础上,分析了放电声信号和常见干扰信号的特性。根据2种信号为非高斯分布且相互独立,以及相同地点放电声可重复的特点,提出基于单探头信号接收以及独立分量分析(ICA)和互相关的电缆故障放电声提取和识别方法。该方法不需要人工识别放电声信号特征,仅通过单探头2次观测信号实现干扰环境中放电声的提取和识别。试验结果验证了方法的可行性。关键词:地下电缆;故障定点;声磁同步定点

2、法;电缆故障放电;独立分量分析中图分类号:P756.1文献标识码:A文章编号:0引言7地下电缆故障定点是确定埋地电缆故障准确位置的探测过程,它对减少故障抢修时间和停电损失有关键影响。长期以来,国内外电缆故障探测设备生产商多采用人工识别电缆故障放电声信号进行故障定点[1],其效率低,可靠性受测试人员经验因素影响大,无法满足电缆故障探测向自动化方向发展的要求。另外,故障放电声易受现场各种震动源的干扰,虽然定点设备普遍采用带通滤波器和声磁信号同步接收定点方法(简称声磁同步定点法)[1],能够排除现场大部分干扰,但是对于受到同时刻同频带干扰的放电声信号,人工识别仍然十分困难。电缆故障放电

3、声和现场干扰都是未知信号,从干扰中提取放电声属于典型的盲源分离[2-4](BSS)问题。本文在声磁同步定点法的基础上,分析2类信号的特性,提出基于单探头信号接收以及独立分量分析[5-6](ICA)和互相关的电缆故障放电声信号提取和识别方法,实现干扰环境中放电声信号的检测。最后通过试验对方法进行验证。1声磁信号同步接收定点原理1.1声磁同步定点7地下电缆故障定点时,高压信号发生器向电缆施加周期高压冲击引起故障点放电,并在电缆全线感生出磁场信号,同时产生以故障点为中心向外传播的声信号。位于地表的故障定点探头被磁信号触发后同步接收磁、声信号。由于磁、声信号速度差异明显,探头接收的2种信

4、号存在时差。探头离故障越远,时差越大;探头离故障越近,时差越小;当探头位于故障正上方时,时差最小。根据这一现象,通过对放电声耳机侦听和显示波形的观察,移动探头反复探测,可以找到故障的准确位置。声磁同步定点可用图1表示。图中,椭圆虚线表示磁信号,半圆实线表示声信号,探头集成了磁、声信号传感器,用于故障信号探测。图1声磁同步法示意图1.2故障放电声和干扰信号特性电缆故障放电是一种电火花震源。故障点与探头之间的大地可视为一信号传递系统。由于高压信号发生器放电电压固定,电缆、故障点以及大地传播介质特性时不变,因此,采用磁信号触发时,探头在同一地点每次采集的放电声信号有很高的重复性。另外,

5、故障定点时,设备放电周期为3-8秒,而故障放电声持续时间仅为数毫秒至几十毫秒且为脉冲冲击,因此放电声为超高斯信号特征。地下电缆故障定点易受多种震动干扰。常见的有脚步震动干扰,车辆震动干扰和风吹干扰。由于采用防风罩可以有效排除风吹干扰的影响,因此本文只对受脚步和车辆震动干扰的放电声信号提取进行讨论。脚步震动干扰持续时间较短,一般为几十至几百毫秒。车辆震动干扰持续时间长且伴有颠簸冲击,一般在信号采样时间内持续存在。由于2种干扰信号产生过程都具有随机间断冲击特点,因此,也具有超高斯信号特征。7从统计的角度观察,故障放电声和干扰显然是相互独立随机事件,因此2者不相关。同时,根据故障放电声

6、的超高斯特征,只有放电时刻信号不为零,其余时间探头接收的非零声信号可判断为干扰,因此,声磁同步定点法能有效排除故障放电时刻以外现场干扰的影响。在故障放电时刻存在干扰的条件下,由于放电声和干扰都为未知信号,而且不同位置处声传播通道特性不同,导致探头接收的放电声信号各不相同,人工识别放电声比较困难。2故障放电声信号提取方法2.1独立分量分析(ICA)ICA是一种被广泛使用的盲源分离方法。盲源分离是指在源信号及其混合方式未知的情况下,仅从若干观测到的混合信号中分离出各个原始信号的过程。ICA的基本信号生成模型为:(1)式中:和分别为第个观测信号和源信号,为实混合系数,。ICA基本信号生

7、成模型的向量-矩阵形式为:(2)式中:和分别是观测信号向量和源信号向量,是实系数未知混合矩阵。7ICA在假定源信号相互独立并且具有非高斯分布的约束下给出信号生成模型的估计。也就是寻找一个线性变换矩阵(也称为解混矩阵),使得估计信号尽可能统计独立,以逼近源信号。即:(3)根据中心极限定理,独立随机变量之和的分布比原变量更接近于高斯分布。因此,可以选取合适的目标函数,将其作为估计信号非高斯性的度量。通过某种最优化算法,极大化的取值,可以从中分离出独立成分(源信号的估计)。FastIC

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。