1、由于絕緣內(nèi)部的局部放電是導(dǎo)致電氣設(shè)備絕緣劣化的重要因素，而且放電模式與內(nèi)部缺陷類型具有緊密的聯(lián)系，因此，局部放電在線監(jiān)測與模式識別技術(shù)是及時(shí)發(fā)現(xiàn)放電性故障并診斷出絕緣內(nèi)部局部缺陷的重要手段，對于防止高壓電氣設(shè)備事故發(fā)生，提高高壓電氣設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性具有重要的意義。本文在分析國內(nèi)外電力變壓器局部放電在線監(jiān)測與模式識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地研究了抗干擾技術(shù)和圖像分析中的小波多尺度變換的原理和方法，對局部放電監(jiān)測中的小波去噪技術(shù)以及基于

2、小波多尺度分析的局部放電圖像識別技術(shù)進(jìn)行了深入研究。本文主要研究內(nèi)容如下： 1)系統(tǒng)地研究了小波多尺度分析的基本理論和具體算法，并對7種常用小波進(jìn)行了對比分析；通過對Blocks和Doppler兩種典型的仿真信號的小波多尺度分析，得到了信號的不同頻率分量在小波分解各尺度上的分布規(guī)律；通過對Woman和Sinsin圖像的小波多尺度分析，得到了各尺度上低頻子圖像和高頻子圖像的性質(zhì)及特點(diǎn)，以及圖像的位置信息和類別信息隨尺度的變化規(guī)律。

3、 2)在分析局部放電信號、白噪聲的小波多尺度變換特性以及小波閾值去噪法原理，分析和總結(jié)Donoho提出的閾值估計(jì)及閾值處理方法的基礎(chǔ)上，提出了一種應(yīng)用于局部放電監(jiān)測中去除白噪的自適應(yīng)閾值選擇方法：采用一種具有多階導(dǎo)數(shù)的閾值函數(shù)，從而能夠進(jìn)行自適應(yīng)迭代尋找到最優(yōu)閾值。通過對Blocks、Bumps、Doppler、HeaviSin等四種典型仿真信號和仿真局部放電信號的去噪處理，證明該方法比軟閾值法具有更有效的噪聲抑制效果，同時(shí)具有

4、較低的信號畸變率。 3)應(yīng)用小波多尺度分析技術(shù)去除局部放電信號中自噪干擾的分析，發(fā)現(xiàn)了小波基的選取對去噪結(jié)果有很大的影響，并針對指數(shù)衰減型和衰減振蕩型兩種局部放電脈沖的特征，根據(jù)小波與局部放電脈沖波形相關(guān)性選取最佳小波基的原理，提出了一種新的最優(yōu)小波基的自動(dòng)選擇算法；計(jì)算結(jié)果表明，在Daubechies小波系中，db2小波最適合于去除指數(shù)衰減型局部放電脈沖和衰減振蕩型局部放電脈沖信號中白噪聲。 4)通過周期性窄帶干擾的小

5、波多尺度分析以及對用小波閾值去噪法去除周期性窄帶干擾效果的分析，發(fā)現(xiàn)小波閾值去噪法對去除周期性窄帶干擾并不理想，提出采用自適應(yīng)小波閾值法和二階級聯(lián)ⅡR格型陷波器的組合去噪方法，通過對仿真信號和變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)測信號的分析表明，該方法對去除包含白噪聲和窄帶周期干擾的混合噪聲具有良好的效果。 5)對設(shè)計(jì)的5種放電模型進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)測得的放電數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了局部放電灰度圖像的構(gòu)造方法和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)文件格式；在對圖像的小波

6、多尺度分析方法基礎(chǔ)上，提出了一種基于圖像小波多尺度變換的局部放電圖像識別方法。通過樣本數(shù)據(jù)的識別計(jì)算和分析表明，分別采用局部放電圖像的低頻子圖像、高頻子圖像、高低頻子圖像組合圖像作相似度計(jì)算而得到識別結(jié)果不同，而且識別結(jié)果與圖像的小波分解尺度有關(guān)；相比較而言，采用局部放電圖像的低頻子圖像進(jìn)行模式識別能夠獲得較高的識別正確率，而且對于本文中的5類放電樣本，采用db2小波作4尺度小波分解的低頻子圖像進(jìn)行識別時(shí)的識別正確率相對最高，其最低識別