文献类型：期刊文章

作　　者：朱永利[1] 贾亚飞[1] 王刘旺[1] 李莉[1] 郑艳艳[1]

Zhu Yongli Jia Yafei Wang Liuwang Li Li Zheng Yanyan(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources North China Electric Power University Baoding 071003 China)

机构地区：[1]新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),保定071003

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家自然科学基金(51677072);中央高校基本科研业务费专项资金(2016XS101)资助项目

年　　份：2017

卷　　号：32

期　　号：9

起止页码：221-235

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172503797277)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算法中的分解模态数;其次,采用VMD算法对PD信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量(BLIMFs);然后,对各模态分量进行Hilbert变换并线性叠加后得到PD信号的Hilbert时频谱,并计算各模态分量的边际谱;最后,根据各模态分量的边际谱提取PD信号频域内的特征量,并用支持向量机(SVM)对所提取的特征量进行分类。实验结果表明,对试验环境下和现场实测两种环境下的PD信号,采用该文方法提取得到的特征量均具有较高的正确识别率,充分说明该特征提取方法可以有效提取PD信号特征。对于噪声较大的实测信号,采用该方法得到的正确识别率并未明显降低,说明该方法具有较好的噪声鲁棒性。此外,该文所提Hilbert-VMD方法也为PD信号提供了一种新的时频分析方法。

关 键 词：局部放电 变分模态分解  HILBERT变换 双阈值筛选法  特征提取

分 类 号：TM85]