基于压缩感知的高压直流电缆局部放电模式识别

目前,高压直流电缆工程空前开展,但电缆及其附件带电检测和模式识别技术研究尚处于初级阶段。使用交联聚乙烯电缆设计制作了绝缘内部气隙、绝缘表面划伤、外半导电层爬电、高压端毛刺电晕4种绝缘缺陷模型。提出将基于压缩感知理论的稀疏表示分类技术应用于直流下局部放电信号模式识别。使用放电重复率图谱作为分类样本,将训练样本集组成过完备字典,利用测试样本在其上投影的稀疏性,通过1范数最小进行稀疏表示从而实现分类。在不同样本维数下,采用同伦、非负最小二乘以及正交匹配追踪3种算法解决1范数最小问题。结果表明:较低维度(10×10维、15×15维)时,3种方法识别正确率近似,随着维度增大,同伦法识别率明显优于另外两者,20×20维时最大识别率可达92.31%,非负最小二乘法识别率稍次,但运算时间过长。综合比较,同伦法具有识别率高和运算速度快的优点,取20×20维即可满足识别精度和计算效率的要求。