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基于时频分析和2DNMF的局部放电模式识别
局部放电是电力设备中常见的故障模式之一，对设备的安全运行和寿命具有重要的影响。因此，准确地进行局部放电模式识别对于设备的状态监测和故障预警具有重要意义。本文将基于时频分析和2DNMF的方法，来进行局部放电模式的识别研究。
一、引言
在电力设备中，局部放电是一种常见的电气击穿过程。它发生在高压电气设备中的绝缘系统中，导致气体局部击穿，同时产生局部电弧放电。局部放电的连续发展可能导致设备的继续恶化和损坏，甚至引发火灾和事故。因此，通过对局部放电进行准确的识别和监测，可以预防设备故障和事故的发生，提高电力系统的可靠性和安全性。
二、局部放电模式识别的相关研究
在过去的几十年中，研究人员对局部放电模式识别进行了广泛的研究。其中，时频分析被广泛应用于局部放电信号的特征提取。时频分析方法可以将信号在时域和频域上进行联合分析，得到信号的时频信息。通过分析局部放电信号的时频分布，可以提取到与放电模式相关的特征，从而进行识别。
另外，非负矩阵分解（NMF）是一种常用的信号处理方法，可以用于提取信号的隐含特征。2DNMF是NMF的一种扩展形式，它可以同时利用信号的时域和频域信息进行分解。通过对局部放电信号进行2DNMF分解，可以将信号拆分为具有物理意义的成分矩阵，这些矩阵可以反映局部放电信号的特征。
三、方法描述
本文将时频分析和2DNMF相结合，来进行局部放电模式的识别。具体步骤如下：
1.数据采集：首先，需要采集一系列的局部放电信号数据。可以通过放电模拟实验或者实际设备的监测系统来获取信号数据。
2.时频分析：对采集到的局部放电信号进行时频分析，提取信号的时频特征。常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）等。
3.特征提取：根据时频分析结果，提取与局部放电模式相关的特征。可以选择一些统计特征，如能量、频率分布等，也可以利用机器学习方法进行特征提取。
4.2DNMF分解：将特征矩阵输入2DNMF算法中，进行非负矩阵分解。通过调整参数和迭代次数，得到局部放电信号的成分矩阵。
5.模式识别：根据成分矩阵，可以利用聚类分析或者分类模型等方法，将局部放电信号进行模式识别。可以通过与已知模式进行比较，确定局部放电的类型和严重程度。
四、实验与结果分析
为了验证上述方法的有效性，本文设计了一系列的实验。首先，采集了不同类型的局部放电信号数据。然后，利用时频分析和2DNMF方法，对采集到的信号数据进行处理。最后，利用聚类分析的方法，对信号进行模式识别和分类。
实验结果表明，时频分析和2DNMF方法结合的局部放电模式识别方法具有较高的准确率和鲁棒性。通过提取信号的时频特征和分解成分矩阵，可以提取到与放电模式相关的特征信息。实验结果还表明，该方法对于不同类型和严重程度的局部放电都具有良好的识别能力。
五、结论
本文基于时频分析和2DNMF的方法，研究了局部放电的模式识别问题。通过将时频分析和2DNMF相结合，可以提取到与放电模式相关的特征信息。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，可以有效地对局部放电进行模式识别。该方法可以为电力设备的状态监测和故障预警提供重要参考。
六、参考文献
[1]Muruganantham,M.,&Jeyakumar,N.(2016).Time–frequencyanalysisofpartialdischargesignalsusingadaptiveharmonicwavelettransformandlocalmeandecomposition.IETScience,Measurement&Technology,10(3),223-232.
[2]Yu,S.,Zhang,C.,&Qian,Q.(2018).A2DNMF-basedrobustsparsefeaturerepresentationmethodforpartialdischargediagnosis.IEEETransactionsonDielectricsandElectricalInsulation,25(1),271-279.
[3]Tian,Y.,Zhang,C.,&Yu,S.(2019).PartialDischargeFeatureExtractionBasedonImproved2DNonnegativeMatrixFactorizationandItsApplicationinHVCableAssessment.Electronics,8(5),504.