局部放电超声阵列信号的提取策略研究

The high quality and reasonable dimension array signals are the key of the detection of partial discharge (PD) in electrical equipment, which is also an important issue in array signal processing theory. The extraction strategy of ultrasonic array signals of partial discharge is studied in this project. First, the mapping relationship between the acoustic performance of the PD ultrasonic array sensors and its structure, form and parameters are established to get the regularity of the sparse distribution of array sensors. Then, the positioning accuracy of different sparse structure is studied using the positioning algorithm of PD ultrasonic array signals, which could provide the theoretical basis and technical solution to extract the best signal of partial discharge with the same number of the array elements. Then, the ultrasonic array signals are decomposed on over-complete data base of atoms, and the change law of the primary function with different signals is studied, dimension of the PD ultrasonic array signals is reduced through abandoning the redundant atoms by the principle of " base track ". This project combines the latest developments of multiple disciplines (includes electricity, acoustic, array signal processing and optimal mathematical), and is the basic issue of extracting the high quality and reasonable dimension array signals, which is of great theoretical significance and engineering value.

获得品质优良、维数合理的阵列信号是确保电气设备局部放电超声检测的先决条件，也是阵列信号处理理论中的重要课题。 本项目主要研究局部放电超声阵列信号的提取策略。 首先，建立局放超声阵列传感器的声学性能与其结构、形式、参数之间的映射关系，获得阵列传感器稀疏分布的规律，并结合局放超声阵列定位算法，研究不同稀疏结构下，阵列传感器的定位精度，为提取相同阵元数下，品质最优的局放超声阵列信号提供理论依据和技术方案。 然后，将采集到的局放超声阵列信号在过完备原子库上进行分解，建立阵列信号的理论模型，获得不同阵列信号情况下的基函数变化规律，并基于"基追踪"原理，摒弃冗余原子，有效实现局放超声阵列信号的降维处理。 该项目融合电学、声学、阵列信号理论等多学科的最新研究成果，是提取品质优良、维数合理的局放超声阵列信号的基础问题，具有重大理论意义和工程价值。

在过去三年的时间内，本课题组对承担的课题项目进行了深入研究，完成了任务书的相关研究工作。取得的成果如下：.1.提出了以定向准确度和最大旁瓣幅值为量化评价指标的局放超声阵列传感器声学性能的定量评价方法，确定了不同稀疏度下局放超声阵列传感器的最优结构和稀疏分布方式，实现了最优稀疏结构的传感器阵列设计。采用研究局放超声阵列传感器声学性能的定量评价方法，根据同一稀疏度、不同稀疏结构下，对各类阵列传感器的稀疏分布结构进行量化评价，并结合课题组已有的局放超声阵列测向算法，采用优化搜索方法确定不同稀疏度下，阵列传感器声学性能最优的稀疏分布结构。实现了局放超声阵列传感器“稀疏度”与“稀疏分布结构”的量化核定。解决了局放超声阵列传感器稀疏设计的难题。有效降低了传感器阵列系统的复杂程度，有效节约传感器的研制成本，提高其经济性。.2.提出了基于“基追踪”原理的局放超声阵列信号的降维处理方法，对局放超声阵列信号进行了去噪。建立局放超声阵列信号的过完备原子库，根据“基追踪”原理，研究了初始阵列信号的基函数在过完备原子库上的变化规律，并通过范数的约束搜索初始阵列信号的最佳线性组合，有效摒弃阵列信号的冗余原子，实现了对局放超声阵列信号的降维处理。实现了对超声阵列信号的降维处理，提高了对局放源的空间谱估计精度，为阵列信号的高精度定位奠定基础。.该项目从局放超声阵列传感器的稀疏设计和阵列信号的降维处理两个方面开展了局放超声阵列信号的提取策略研究，获得了“量、质”均优的局部放电超声阵列信号，提高了局放定位精度。项目融合电学、声学、阵列信号理论等多学科的最新研究成果，是提取品质优良、维数合理的局放超声阵列信号的基础问题，具有重大理论意义和工程价值。