电晕放电辐射信号的探测系统与识别方法

• 作者: 刘尚合 张悦 朱利 王雷 胡小锋
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 电晕放电 火花放电 高压输电线 特征提取 学习向量化神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 电磁兼容与工程电磁场
• 页码范围: 2813-2819
• 页数: 7页
• 字数: 3905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.2014.09.029

摘要

准确探测电晕放电辐射信号对精确定位电晕放电源、确保高压输电线安全稳定运行具有重要意义.为此,设计了基于差分降噪原理的探测系统,分别对背景噪声、电晕放电和火花放电信号进行了测试.实验结果及其时频分析表明:该差分模块能很好地将0～100 MHz和600～1 000 MHz范围内的广播、电视、通讯信号以及空间电磁干扰信号滤除,在复杂电磁场环境下探测到静电放电信号.火花放电与电晕放电的频谱特征相似,为排除火花放电干扰,基于学习向量化(LVQ)神经网络算法,对2者的时域波形进行了特征提取与模式识别,实现了静电放电类型的判别,且判别准确率达95％.因此,利用探测系统和提出的LVQ神经网络模式识别方法能够有效探测和识别电晕放电辐射信号,为高压输电线的电晕放电监测以及电晕放电目标定位提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡小锋	军械工程学院静电与电磁防护研究所	56	480	12.0	19.0
2	王雷	军械工程学院静电与电磁防护研究所	27	310	10.0	17.0
3	刘尚合	军械工程学院静电与电磁防护研究所	203	2590	23.0	39.0
4	张悦	军械工程学院静电与电磁防护研究所	19	91	6.0	7.0
5	朱利	军械工程学院静电与电磁防护研究所	8	61	4.0	7.0