電纜接頭局部放電現(xiàn)象是外環(huán)網(wǎng)柜絕緣失效的主要表現(xiàn)形式，本研究采用電磁耦合方法描述了電纜頭的局部放電，并采用了板材。形柜電纜局部放電檢測的實驗設計。為局部放電標準，該體積用于過濾信號中的噪聲干擾并提取實際信號。于大量的實驗分析，選擇8 MHz-12 MHz信號頻譜的頻譜功率區(qū)作為形狀識別的特征向量，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行識別。纜頭部分放電。果表明，該方法可以有效區(qū)分局部放電的發(fā)生，具有較高的識別率，為局部放電檢測提供了一種新的算法。[關(guān)鍵詞]環(huán)網(wǎng)柜;局部放電;電磁耦合;小波變換; BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡環(huán)柜是配電系統(tǒng)的主要控制設備，尤其是電纜線路，并得到了廣泛的應用。環(huán)形網(wǎng)絡機柜連接到電纜終端時，如果兩者之間的導線連接連接不正確，則連接會很燙，這會損壞插入的電纜終端。大多數(shù)情況下，環(huán)形網(wǎng)絡機柜的電纜端會導致局部放電，這樣可以輕松避免隱患[1]。此，電纜頭的局部放電檢測是判斷網(wǎng)絡機柜絕緣故障的重要手段。前有兩種類型的局部放電線檢測：電測量和非電測量，其電測量方法廣泛用于電磁耦合方法，電容傳感器方法，差分方法等。[2]。
　　中，待測電纜與電磁耦合方式測量回路之間沒有直接電氣連接，可以抑制噪聲干擾，結(jié)構(gòu)簡單，安裝是實用的并且廣泛用于電纜頭部分放電的線路測量。文采用電磁耦合方法檢測電纜地線中流過的局部放電電流，構(gòu)建局部放電檢測平臺，利用小波信號對干擾信號進行濾波。

　　

　　于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，將歸一化放電頻帶功率譜區(qū)域用作局部放電特征量。絡對PD信號執(zhí)行模式識別。纜接頭材料成分局部放電檢測平臺本文是一個基于電磁耦合方法測量要求的實驗平臺，采用PD同步檢測電纜頭端的放電。統(tǒng)的硬件部分主要由局部放電檢測器，高頻電流傳感器，環(huán)形網(wǎng)絡機柜的三相屏蔽電纜，數(shù)據(jù)采集卡和數(shù)據(jù)記錄器組成。備虛擬儀器系統(tǒng)的計算機。中，DPD-2003C數(shù)字局部放電監(jiān)測儀用于驗證局部放電的發(fā)生。器利用脈沖電流法調(diào)節(jié)高壓電纜兩端的測試電壓。
　　制臺，通過局部放電耦合電容和檢測阻抗提取局部放電信號。發(fā)送到PD檢測器以顯示放電量。PD檢測到的放電量用作電纜頭部分放電發(fā)生的基礎。益于伊頓特殊的高頻電流傳感器，通過電纜接地線的脈動電流可以檢測到局部放電。感器帶寬可達20 MHz，具有頻帶寬，體積小，拆卸方便等優(yōu)點。

　　華科技選擇PCI-9820數(shù)據(jù)采集卡?？ǖ牟蓸勇矢哌_65 MS / s，支持32位3.3V或5V PCI總線，卡內(nèi)存高達512MB。統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖1.系統(tǒng)軟件主要由Labview Instrument Nation 2011和Matlab7.1組成，包括以下模塊：數(shù)據(jù)采集模塊，波形顯示和存儲模塊，數(shù)據(jù)分析模塊和模式識別模塊。文檔使用Labview進行數(shù)據(jù)采集和存儲，使用Matlab對背景信號進行小波去噪，Labview調(diào)用處理結(jié)果進行混合編程。Matlab和Labview。Matlab支持ActiveX自動化技術(shù)，可以在其他程序中執(zhí)行Matlab指令，以及可以直接調(diào)用Matlab程序的Matlab接口控件。本文中，Matlab Script節(jié)點方法用于執(zhí)行混合編程。驟如下：（1）創(chuàng)建一個新的Labview程序并在后面板中打開Matlab Script控件; （2）將調(diào)試腳本程序直接導入Matlab，直接導入Matlab腳本的Scripting節(jié)點; （3）設置Matlab和Labview的傳遞函數(shù)和數(shù)據(jù)類型，進行連接和調(diào)試。于混合編程的小波降噪的天氣方案如圖2所示。圖2所示，程序入口是采集數(shù)據(jù)的一維陣列，輸出是去噪信號。波的類型，分解層的數(shù)量，小波階數(shù)等。以選擇。
　　波變換抑制電纜頭干擾研究PD小波變換原理小波變換是一種自動頻率調(diào)整窗口大小，自適應時頻分析方法，多分辨率分析。重要應用之一是信號去噪：根據(jù)噪聲特性和不同尺度的信號小波系數(shù)，小波去噪可以分解交錯的不同頻率的混合信號，重新組合濾波器并相互分離。尺度上的噪聲產(chǎn)生的小波分量保持有用信號的小波系數(shù)，然后使用小波變換重建算法重建原始信號。含一維噪聲的信號模型可以表示為：其中，是有噪信號，有用信號和噪聲信號。為一般規(guī)則，一維信號去噪可分為三個步驟：（1）小波分解，（2）高頻系數(shù)閾值量化，（3）重建[2]。值選擇是小波去噪的關(guān)鍵。與信號去噪的質(zhì)量有關(guān)。果選擇太小，去噪后的信號包含太多的噪聲成分，這不會達到去噪的效果。

　　反，很容易刪除有用的組件。致信號失真[3]。值函數(shù)分為軟閾值和嚴格閾值。格的閾值信號具有以下形式：根據(jù)噪聲模型，根據(jù)以下四個規(guī)則選擇閾值：固定閾值模式和生成的閾值是：基于原理的自適應閾值。坦因無偏概率估計。于閾值t，獲得其概率估計并且使非概率最小化以獲得所選擇的閾值。
　　是前兩個閾值的組合，即所選擇的最佳預測閾值。果信噪比低并且SURE認為存在大量噪聲，則需要這種固定閾值形式。是一種固定形式的閾值選擇，它產(chǎn)生最小均方誤差的極值，而不是無誤差[4]。PD電纜關(guān)節(jié)信號的波長噪聲處理白噪聲和周期性窄帶干擾是實驗場中的主要干擾，可以通過選擇小波，小波分解層和高閾值來消除。當?shù)念l率[2]。測試期間，高壓通過電壓調(diào)節(jié)器施加到環(huán)形外殼的電纜端，以引起局部放電。圖3和圖4中可以看出，白噪聲干擾被有效地濾波并且PD信號被很好地保留。狀識別原理形狀識別包括對一系列過程和事件進行分類或描述，將類似事件分類為一個類別，提取關(guān)鍵信息，以及使用自動機器識別[5]。決模式識別的方法很多，最常用的是統(tǒng)計分類，礦用電纜其示意圖如圖5所示。部放電特征量的局部放電具有很強的隨機性，它是難以判斷個別信號發(fā)生局部放電的情況。征量的提取包括搜索可以識別MP的發(fā)生的復雜信號的有效特征。本文中，通過比較在正常操作條件下和發(fā)生局部放電時電纜頭的頻域特性來選擇特性量。6示出了電纜上正常操作模式下信號的時域和功率譜，圖7示出了生成PD功能時信號的時域和功率譜。個圖之間的比較表明，當電纜結(jié)部分放電時，信號功率譜曲線會發(fā)生顯著變化，尤其是在8 MHz至12 MHz的頻率下。本文中，由8MHz至12MHz的PD信號歸一化的功率譜區(qū)域被用作模式識別的特征向量。BP網(wǎng)絡模式識別原理BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一個由至少三層組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡，每層由幾個神經(jīng)元組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)導師的學習方法形成的。向網(wǎng)絡提供一對學習模式時，神經(jīng)元的激活值通過隱藏層從輸入層傳播到輸出層，并且來自輸出層的每個神經(jīng)元的輸出對應于輸出模式的網(wǎng)絡響應。后，根據(jù)減少所需輸出和實際輸出的原理，輸出層通過每個隱藏層，最后到輸入層改變逐層連接權(quán)[6]。結(jié)構(gòu)原理如圖8所示，其中包括輸入層和輸出層以及若干隱藏層。狀識別結(jié)果分析本文檔使用標準化PD信號的功率譜區(qū)域作為模式識別輸入，使用MATLAB 7.1工具包進行神經(jīng)網(wǎng)絡，使用只有一層屏蔽層（包括一個輸入節(jié)點，20個隱藏節(jié)點，1個輸出節(jié)點執(zhí)行網(wǎng)絡的形成和驗證，并將5pC電磁耦合數(shù)據(jù)的局部放電量定義為閾值小于5pC記錄為0而沒有部分PD，大于5pC的電磁耦合數(shù)據(jù)記錄為1.從實驗中獲得的80系列數(shù)據(jù)分為兩部分，其中50部分使用作為訓練樣本和預測樣本，形成誤差曲線在圖4中示出。練誤差小于目標誤差，證明使用血壓神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練是有效的。練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于識別局部放電，正確率達到100％。驗結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠快速準確地識別電纜的PD信號。語本文構(gòu)建了一個環(huán)形陣列網(wǎng)絡電纜PD檢測平臺，應用電磁耦合方法檢測來自電纜頭端的PD信號，并利用小波變換濾除PD信息的干擾。取實際信號。擇8MHz-12MHz頻帶的功率譜區(qū)域的歸一化值作為PD的特征向量，并且基于神經(jīng)網(wǎng)絡成功識別電纜頭的局部放電信號。BP。驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較高的穩(wěn)定性和識別率，可廣泛應用于環(huán)形陣列柜缺陷檢測系統(tǒng)?？嘉墨I[1]王昌昌，李福珍，高勝友。氣設備在線監(jiān)測與故障診斷[M]。
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