10.14489/td.2014.010.pp.044-051

2014, 10 октябрь (October)

DOI: 10.14489/td.2014.010.pp.044-051

Моногаров О. И.
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО МЕТОДА СЕЛЕКЦИИ СИГНАЛОВ ЧАСТИЧНЫХ РАЗРЯДОВ НА ОСНОВЕ ИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ПОЛЕМ МГНОВЕННЫХ СКОРОСТЕЙ
(с. 44-51)

Аннотация. Рассмотрен метод селекции частичных разрядов в зашумленном сигнале. Метод заключается в представлении зарегистри-рованного и отфильтрованного сигнала полем мгновенных скоростей. Представлена классификация математических методов селекции частичных разрядов и определено, что традиционные математические методы (преобразование Фурье, оконное преобразование Фурье, вейвлет-преобразование) для анализа частичных разрядов неэффективны, так как они являются нестационарными сигналами. Результатом исследования стала разработка нового метода для идентификации и распознавания таких сигналов. Также продемонстрирована применимость предложенного метода для распознавания сигналов частичного и коронного разрядов.

Ключевые слова: классификация, математический метод, селекция частичных разрядов, поле мгновенных скоростей, диагностика высоковольтного оборудования.

Monogarov O. I.
DEVELOPMENT OF THE MATHEMATICAL METHOD FOR SELECTION OF PARTIAL DISCHARGES BASED ON THEIR REPRESENTATION BY A FIELD OF INSTANTANEOUS VELOCITIES FOR DIAGNOSTICS OF A HIGH VOLTAGE EQUIPMENT
(pp. 44-51)

Abstract. In the article the mathematical method for selection of partial discharges from noisy signal is considered. The method consists in rep-resentation of registered and filtered signal as a field of instantaneous velocities. Mathematical methods (such as Fourier transform, short-time Fourier transform, wavelet transform) for selection of partial discharges were classified in this work and it was concluded, that tradi-tional mathematical methods for their analysis are inefficient, because partial discharges are non-stationary signals. The result of this re-search was a development of a new method for identification and recognition such signals. In addition, it was showed an application of sug-gested method for recognition partial discharges and corona discharges.

Keywords: classification, mathematical method, selection of partial discharges, field of instantaneous velocities, diagnos-tics.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

О. И. Моногаров (Владимирский государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

O. I. Monogarov (Vladimir State University Named after Alexander and Nicolay Stoletovs, Vladimir) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Грибунин В. Г. Введение в вейвлет-преобразование. СПб.: АВТЭКС. URL: http://www.kinetics.nsc.ru/chichinin/books/math/signal_analysis/polikarwavelets.pdf.
2. Методические указания по диагностике сило-вых трансформаторов, автотрансформаторов, шунти-рующих реакторов и их вводов МУ-0634-2006. М., 2006.
3. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1984.
4. Кун Т. Структура научных революций / c вводн. ст. и доп. 1969 г. М.: Прогресс, 1977. 300 с.
5. Теоретические основы электротехники: Элек-трические цепи: учеб. для студ. электротехнических, энергетических и приборостроительных специальностей вузов. 7-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 1978. 528 с.
6. Krivda A., Gulski E., Satish L., Zaengl W. S. The Use of Fractal Features for Recognition of 3-D Discharge Patterns // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. 1995. V. 2. N. 5.
7. Babnik T., Aggarwal R., Moore P. Data Mining on a Transformer Partial Discharge Data Using the Self-organizing Map. Dielectrics and Electrical Insulation // IEEE Transactions. 2007. V. 14. N 2.
8. Fu Lihua, Lei Wanzhong, Zhang Xiaomei. Appli-cation of Fuzzy Support Vector Machines to Partial Dis-charge Pattern Recognition // The 2nd Intern. Conf. on Com-puter Application and System Modeling, 2012.
9. Gagan Deep Meena, Dr. Girish Kumar Choudhary, Mr. Manoj Gupta. Neural Network Based Recognition of Partial Discharge Patterns // Intern. Journ. of Advanced Engineering Research and Studies. 2012. V. I. N 2. P. 121 – 126.
10. Boonpoke S., Marungsry B. Pattern Recognition of Partial Discharge by Using Simplified Fuzzy ARTMAP / World Academy of Science // Engineering and Technology. 2010. V. 41. N 5.
11. Kumar S. Senthil, Narayanachar M. N., Nema R. S. Partial Discharge Pulse Sequence Analyses – a New Repre-sentation of Partial Discharge Data // High Voltage Engineer-ing. Intern. Symp: Conf. Publ. 1999. N 467.

Eng

1. Gribunin V. G. Introduction to wavelet transform. St. Petersburg: AVTEKS. Available at: http://www.kinetics.nsc.ru/chichinin/books/math/signal_analysis/polikarwavelets.pdf.
2. Guidelines for the diagnosis of power transformers, auto-transformers, shunt reactors and their inputs MU-0634-2006. (2006). Мoscow.
3. Korn G., Korn T. (1984). Handbook of mathematics for scientists and engineers. Moscow: Nauka.
4. Kun T. (1977). The structure of scientific revolu-tions. Moscow: Progress.
5. Theoretical foundations of electrical engineering: Electrical circuit. (1978). (7th (Revised and supplemented) ed.). Moscow: Vysshaia shkola.
6. Krivda A., Gulski E., Satish L., Zaengl W. S. (1995). The use of fractal features for recognition of 3-D discharge patterns. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2(5).
7. Babnik T., Aggarwal R., Moore P. (2007). Data Mining on a Transformer Partial Discharge Data Using the Self-organizing Map. Dielectrics and Electrical Insulation. IEEE Transactions. 14(2). doi: 10.1109/TDEI.2007.344626
8. Fu Lihua, Lei Wanzhong, Zhang Xiaomei. (2012). Application of Fuzzy Support Vector Machines to Partial Discharge Pattern Recognition. The 2nd Intern. Conf. on Computer Application and System Modeling.
9. Gagan Deep Meena, Dr. Girish Kumar Choudhary, Mr. Manoj Gupta. (2012). Neural Network Based Recogni-tion of Partial Discharge Patterns. Intern. Journ. of Advanced Engineering Research and Studies. I(2), pp. 121-126.
10. Boonpoke S., Marungsry B. (2010). Pattern recog-nition of partial discharge by using simplified fuzzy artmap. World Academy of Science. Engineering and Technology, 41(5).
11. Kumar S. Senthil, Narayanachar M. N., Nema R. S. (1999). Partial Discharge Pulse Sequence Analyses – a New Representation of Partial Discharge Data. High Voltage Engineering. Intern. Symp: Conf. Publ. (467).

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2014.010.pp.044-051

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2014.010.pp.044-051

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.