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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种高压电缆TMR高频局部放电脉冲信号监测方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、通过TMR高频电流传感器感应高压电缆接头屏蔽层接地线处释放的局部放电脉冲电流信号；S2、信号处理模块对局部放电脉冲电流信号进行调理、AD转换，使用阈值函数具有自适应性的改进小波阈值去噪方法进行去噪处理，生成局部放电脉冲相位分布图谱；S3、服务器模块将局部放电脉冲相位分布图谱输入到已经训练好的多尺度神经网络模型中，识别局部放电脉冲电流信号特征，得出对应的局部放电类型。有益效果是集成化、功耗小、安全性强、识别精确。
主权项：1.一种高压电缆TMR高频局部放电脉冲信号监测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、通过TMR高频电流传感器感应高压电缆接头屏蔽层接地线处释放的局部放电脉冲电流信号；S2、信号处理模块对局部放电脉冲电流信号进行调理、AD转换，使用阈值函数具有自适应性的改进小波阈值去噪方法进行去噪处理，生成局部放电脉冲相位分布图谱；S3、服务器模块将局部放电脉冲相位分布图谱输入到已经训练好的多尺度神经网络模型中，识别局部放电脉冲电流信号特征，得出对应的局部放电类型；所述步骤S2阈值函数具有自适应性的改进小波阈值去噪方法：改进小波阈值函数其中，代表小波变换中第j层分解尺度下的第k个小波系数，o为小波系数通用阈值，a为可调参数，为优化后的小波系数；改进小波系数通用阈值其中，j为分解尺度，Nj为第j层高频系数的个数；通过滤波后局部放电脉冲电流信号中噪声含量的强度对比，判断目前改进小波阈值函数可调参数a是否适用，若所含噪声强度有所增大，则对可调参数a进行自适应调节，反之则保持不变；所述步骤S3：所述多尺度神经网络模型图包括若干不同尺度的分支模型，分为特征提取和特征连接连两个部分；首先是特征提取部分，随着网络层的增加，特征图数量呈指数增长，特征图大小也随之变小；其次是特征连接部分，通过不同层的特征提取，不同尺度的特征被连接到级联层中；最后通过充分全连接，在输出层实现特征融合，利用Softmax函数综合输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种高压电缆TMR高频局部放电脉冲信号监测方法及装置
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