基于NSST域增强的直流XLPE电缆局放识别方法

针对直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局放信号图的对比度差和边缘清晰度低,影响电缆缺陷识别率的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)域增强的直流电缆局放识别方法。首先采用NSST对不同缺陷类型的电缆局放信号图进行分解,得到低频子带图和高频方向子带图,其中,低频子带图进行布谷鸟优化多尺度Retinex算法(CS-MSR)增强处理,高频方向子带图进行亮度保持动态模糊直方图均衡算法(BPDFHE)增强处理。然后对NSST各子带图进行加权重构,得到增强的直流电缆局放信号图。最后提取直流电缆局放信号图中每个子带图的最大放电次数、平均放电时间间隔、平均放电量等共计72个特征参数,并代入到线性核支持向量机(L-SVM),高斯核支持向量机(G-SVM),多项式核支持向量机(P-SVM)和多核支持向量机(M-SVM)识别模型中进行分析。实验结果证明:基于NSST域增强的直流电缆局放信号图与原始信号图相比,在M-SVM情况下,整体缺陷识别准确率提高9.46%以上。运用新提出的方法进行局放识别时,信号图细节更加丰富,且提高了电缆局放信号图的缺陷识别率,为直流电缆局放缺陷识别提供了新的思路。