基于超声波的电力电缆局部放电检测方法的研究

(东北电力大学电气工程学院,吉林 吉林 132012)

基于超声波的电力电缆局部放电检测方法的研究

宋哲

(东北电力大学电气工程学院,吉林 吉林 132012)

超声波在线监测技术可以用来发现电力电缆电场与磁场的畸变，进而为解决电缆发热，放电等问题提供技术支持。利用小波变换来检测低能量的短时瞬态变量以及因电缆局部放电而产生的尖波情况，利用数学形态学中膨胀、腐蚀的数学集合理论来检测电缆的噪声，利用结构元素在图像范围内平移，同时施加交、并等基本集合运算的方法来进行局部放电超声波检测信号的预处理，进而提取有意义的超声波局放信号，对不同的噪声进行仿真去噪处理，达到去噪效果。通过结合小波理论和数学形态学去噪理论，有效检测电力电缆局部放电的模式和类型，为问题的早发现，早处理打下了坚实的基础。

电力电缆局部放电；超声波在线检测；小波变换；数学形态学去噪

1 引言

局部放电发生时，分子间会剧烈撞击，介质会随着聚集的热量而瞬间体积膨胀，进而产生频率大于20kHz脉冲压力波。所产生的脉冲压力波在介质因数不同的介质中传播时，其传播速度也不尽相同。由于脉冲压力波具有球面波的传播规律与特性，会在介质因数不同的介质交界面产生波的反射和折射现象。带电检测时，可以在所需检测设备的金属外壳部分安装声电转换器，经过声电转换电路，把所采集的超声信号转换成电信号，通过对所采集电信号进行分析与处理即可得到代表设备局放电信息的特征量。但是，故障点的噪声和干扰非常强，它们甚至会淹没局部放电的超声波信号，因而需要研究干扰的抑制技术，采用小波理论来解决信号采集问题，利用数学形态学理论来进行信号去噪处理。

2 基于数学形态学的信号去噪

2.1 数学形态学去噪的数学理论分析

数学形态学作为一种非线性信号处理工具，通过独特的变换来描述信号的基木特征或结构。形态学变换是数学形态学理论的灵魂，其中数学形态学中的膨胀和腐蚀变换是在集合的和与差基础上所建立起来的，是所有复合形态变换或形态分析的基础。以后所有的形态学变换都可以由膨胀和腐蚀变换的复合来实现。开运算和闭运算就都是膨胀和腐蚀的最基本组合。

若A,B∈Zn，集合A关于矢量b的平移集合(A)b={a+b:a∈A,b∈Z2},则集合的和与差定义为：

(1)

(2)

式中:⊙代表差变换符;⊕代表和变换符。

A关于B的膨胀定义为：

(3)

A关于B的腐蚀定义为：

(4)

式中:(A)b是A集合关于B集合的平移集合;(A)-b是A集合关于B集合的映像的平移集合。

以数学集合论的思想来阐述腐蚀运算，实际上就是对结构元素去除异化的运算，消除孤立点，异化点，进而使得结构元素的基本元素得到很好地控制，消除了无意义的异化元素。膨胀运算是腐蚀运算的逆运算，即把与事件相关的说有孤立，异化点全部包容到原有的结构元素集合中，充实了现有集合元素，增强了结构元素的多样性与包容性。在实际运用中，基于这些基本运算的推导开、闭运算是形态学的二次运算，图像A对B的开运算定义为:

A∘B=(AΘB)⊕B

(5)

先经过腐蚀运算后的结果再进行膨胀运算的这种互逆运算。其中，结构元素没有发生改变的区域是信息无损区。无损区中的结构元素保持原有的特点，属性不变。同时这种互逆运算可以很好的滤除结构元素中的孤立点，异化点，去除边界毛刺获得更加平滑的信号结构元素，达到滤除孤立噪声的效果。

2.2 数学形态学去噪方法的实际仿真

2.2.1 局部放电信号仿真

局放脉冲具有极快的上升沿，宽度窄，但从电力电缆内部传出，传感器探头接收到的信号常已发生展宽和振荡。因此，可采用单指数衰减振荡波仿真局放信号：

(6)

其中,V为脉冲幅值;t0为脉冲峰值出现时刻，衰减常数τ取2Us，振荡频率取40kHz。使最大值U(t)保持在 1mV 左右，采样频率2MHz，0～60s时长的计算机仿真信号如图1，其中t0取一任意值18Us。

图1 局部信号放电超声波仿真信号

2.2.2 白噪声仿真

用均值u=0，方差σ=30 的平稳高斯随机过程描述白噪声，幅值在局放信号幅值的 0.5以下。图 2为仿真白噪声的前 121 点波形。

图2 白噪声仿真波形

2.2.3 信号合成

图3 合成信号波形

2.2.4 信号去噪

采用基于数学形态学的去噪方法对信号去噪，首先利用设定的结构元素对信号进行腐蚀运算，然后在对信号进行膨胀运算。

图4 去除白噪声信号波形

3 基于小波变换的超声波局部放电信号检测

3.1 小波变换的基本原理

小波变换是建立在空间尺度变换的基础上，通过空间尺度的伸缩平移发展而来。同时，小波变换可以分为连续小波变换和离散小波变换。对于傅里叶变换而言，由于缺少时变信息，容易造成信息元素的泄漏。但对于小波变换来说，结构元素可以进行时域与频域的高分辨分析，避免了信息泄露。

3.1.1 多辩分析

多分辨分析是利用小波变换的方法来实现的。即

在已经建立正交小波基的基础上，将所采集信号进行分解，利用小波变换，对时间序列信号进行高通，低通逐级滤波，分解出不同空间尺度下的信息分量。其中信息分量包括高频细节分量和低频平均分量。经快速小波变换，信号X(n)在第j分解尺度下K时刻的高频分量系数为Dj(k)，低频分量系数为Aj(k)，对信号分量进行单支重构后的采样频率为dj(k)，信息频带范围aj(k)为：

dj(k):[2-(j+1)FS,2-jFs]

(1)

aj(k):[0.2-(j+1)Fs],j=1,2,…,M

(2)

式中：Fs为信号的采样频率;x(n)则可表示为原始信号序列各分量和，即：

(3)

3.1.1 Mallat快速算法

Mallat快速算法中，利用高低通滤波器来对频宽相等的信号分量进行分解。当每次分解后，信号频谱宽各占原信号频谱带宽的1/2，同时信号的采样频率也将会降为原来的一半。由于电缆的局部放电大部分集中于低频频谱区域，需要对低频分量进行Mallat快速分解，最终得到所需局放信号低频段的特征分量。

图5 Mallat 快速算法原理流程

3.2 基于小波变换的局部放电超声波信号检测

在选用超声波检测局放信号传感器时，主要依据所采纳信号的频谱特性。即不同传感器的中心频率不相同，最终的检测结果也有较大区别。经验证，电缆发生局部放电时，频率为 40kHz 左右，所以采用频率为40kHz的主传感器和辅助采样频率为50kHz 的辅助传感器。为能够更好地分析，验证电缆局部放电所产生的超声波信号的频谱特性，现选取带宽范围从30～250kHz，中心频率 160kHz的传感器来进行检测。在距离电极约60cm 处放置满足试验标准的传感器，随后调节电压到 7kV，检测到的超声波信号如图6所示。

图6 局部放电超声波信号

将示波器采集到的数据利用小波变换进行频谱分析，结果如图7可以看出，局部放电信号大部分为低频信号分量。当信号频谱范围在40kHz 左右时，拥有的传播动能能量达到最大值。信号中心频率在160kHz 左右时，出现峰值，检测时传感器反应灵敏。以上两种现象，充分的反映了超声波传感器的频率特性，实现了对局部放电信号在线检测的目的。

图7 局部超声波信号的频率图

4 结束语

引进数学形态学中集合论的概念，通过利用集合论中的腐蚀，膨胀的数学原理对提取的局放信号进行了去噪处理，提出一种可以结合数学形态学中的开闭与闭开运算来进一步优化噪声信号的提取。同时也研究了小波变换的数学理论，把所采集的，利用数学形态学去噪后的高压电力电缆的局放信号进行多分辨小波变换，重复使用高通，低通滤波器对信号逐步分解，直到提取到局放信号所在的频谱范围。通过分析不同的局部放电情况所发出的超声波信号波形，能有效检测电力电缆局部放电的模式和类型，为问题的早发现，早处理打下了坚实的基础。

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ResearchontheTestMethodofPowerCablePartialDischargeBasedonUltrasonicWaves

SONGZhe

(Electrical Engineering Institute, Northeastern Electric Power University, Jilin 132012,China)

Ultrasonic on-line monitoring technology can be used to find power cable electric field distortion and magnetic field distortion,which has laid a solid foundation of solving the problem such as cable heating and discharge.Wavelet transform is suitable for detecting low energy short transient variable,and also it is an effective method for detecting of sharp wave，finding out the reason of sharp wave.With the help of expansion set theory and the corrosion set theory of mathematical morphology ,which has been used into deceting the noise ,dealing with the noise.Using structural elements within the scope of the image ,at the same time ,utilizing union set,intersection to extract the ultrasound-detection of partial discharge signal preprocessing,accordingly to extract meaningful ultrasonic signal,finally achieving denoisie.Combining wavelet theory and the theory of mathematical morphology denoising，in this essay，can effectively detect the mode and type of power cable partial discharge.For detecting eariler,early dealing with the problems ,which has laid a solid foundation.

power cable partial discharge；ultrasonic on-line monitoring technology；wavelet transform；mathematical morphology denoising

1004-289X(2017)02-0064-04

TM93

B

2016-01-09