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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于ICEEMDAN-SVM算法的復(fù)合絕緣子缺陷識別研究

來源：電工電氣發(fā)布時間：2023-10-18 08:18 瀏覽次數(shù)：218

基于ICEEMDAN-SVM算法的復(fù)合絕緣子缺陷識別研究

池小佳1，肖建華1，肖曉江1，邢文忠1，吳慰東1，張建峰2，馮浩文3
(1 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司揭陽供電局，廣東 揭陽 522000；
2 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司梅州供電局，廣東 梅州 514021；
3 廣東工業(yè)大學(xué) 自動化學(xué)院，廣東 廣州 510006)
 
    摘 要：為了對復(fù)合絕緣子進行快速、有效檢測，提出了基于改進的自適應(yīng)白噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)?span style="font-size: 12px;">態(tài)分解 (ICEEMDAN) 和支持向量機 (SVM) 相結(jié)合的缺陷信號識別方法, 該方法將克服傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的模態(tài)混疊缺點，在對復(fù)合絕緣子進行超聲導(dǎo)波檢測時，可準確、快速識別回波信號，保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。對絕緣子進行無缺陷、中部斷面缺陷、中部氣孔缺陷的有限元仿真，運用 ICEEMDAN 對絕緣子各缺陷類型的超聲回波數(shù)據(jù)進行分解；計算出各模態(tài)下的樣本熵、排列熵，并通過 SVM 進行復(fù)合絕緣子的缺陷類型識別。研究結(jié)果表明，基于 ICEEMDAN 與 SVM 的信號識別方法能夠較好地提取復(fù)合絕緣子的
故障特征并進行缺陷識別分類。 
    關(guān)鍵詞： 復(fù)合絕緣子；超聲導(dǎo)波；缺陷識別；改進的自適應(yīng)白噪聲完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；支持向量機
    中圖分類號：TM216     文獻標識碼：A     文章編號：1007-3175(2023)09-0001-07
 
Research on Defect Identification of Composite Insulators
Based on ICEEMDAN-SVM Algorithm
 
CHI Xiao-jia1, XIAO Jian-hua1, XIAO Xiao-jiang1, XING Wen-zhong1, WU Wei-dong1, ZHANG Jian-feng2, FENG Hao-wen3
（1 Guangdong Power Grid Co., Ltd. Jieyang Power Supply Bureau, Jieyang 522000, China;
2 Guangdong Power Grid Co., Ltd. Meizhou Power Supply Bureau, Meizhou 514021, China;
3 School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China）
 
    Abstract: In order to detect composite insulators quickly and effectively, a defect signal recognition method based on ICEEMDAN (Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise) and SVM (Support Vector Machine) is proposed in this paper. It not only can overcome mode mixing of the traditional empirical mode decomposition, but also can identify echo signals accurately and quickly to ensure the stable operation of power systems when conducting ultrasonic guided wave detection on composite insulators.First, finite element simulation of no defect insulators, central section defect insulators and central pore defect insulators is carried out. Then,ICEEMDAN is used to decompose ultrasonic echo data of all the detect types of insulators. Third, sample entropies and permutation entropies of all the modes are calculated and SVM is employed to identify the defect types of composite insulators. According to the results, the signal recognition method based on ICEEMDAN and SVM can extract the fault characteristics of composite insulators and can identify and classify these defects well.
    Key words: composite insulator; ultrasonic guided wave; defect identification; improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise; support vector machine
 
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