一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法及其装置
专利汇可以提供一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法及其装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 为解决避雷器绝缘检测需人工检测，且人工检测误判率高的技术问题，提供一种避雷器绝缘失效 超 声波 自动检测方法，还提供一种用于避雷器绝缘失效 超声波 自动检测方法的检测装置，包括超声波 探头 、带通 滤波器 、 放大器 、 模数转换 器 、MCU、显示屏、无线发送端、供电模 块 、无线接收端、超声波检测主机、显示终端、 数据库 ，所述超声波探头、 带通滤波 器 、放大器、模数转换器、MCU、显示屏、无线发送端依次电连接。本发明与 现有技术 相比，有如下优点：自动化程度高、可屏蔽外界的 电磁干扰 ，保护 数据采集 和处理 电路 以及自动诊断避免人工误判。，下面是一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法及其装置专利的具体信息内容。
1.一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法，具体步骤如下：
A.采集装置设定检测门限值，对避雷器采集超声波，当采集到的超声波幅值大于门限值时，避雷器放电产生，
B.根据电网电压过零点设定采集零时刻，捕获超声波信号，并进行滤波、放大、模数转换后获得波形，
C.将步骤B获得的波形进行多尺度EMD分解，在每个尺度下实施形态学差值滤波，重构得到最终降噪信号，
D.通过对步骤C获得的降噪信号进行绝缘失效诊断，所述绝缘失效诊断是指：
1）提取避雷器阀片老化、受潮两种绝缘失效的局部放电超声波数据样本集，并归一化处理，
2）对降噪信号提取平均值、方均根值、波形系数、脉冲系数、脉冲疏密度五个波形特征指标集，
3）构建五输入三输出的模糊神经网络模型，判断避雷器绝缘失效类型。
2.根据权利要求1所述的一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法，步骤D中所述降噪信号提取平均值、方均根值、波形系数、脉冲系数、脉冲疏密度五个波形特征，是指设采集点个数为 ， 为采样点 的幅值，
脉冲疏密度 定义为
其中，当幅值大于 认为是一个脉冲，为第i个脉冲对应的采样点，为脉冲个数。
3.一种用于权利要求1所述检测方法的检测装置，其特征在于，包括超声波探头、带通滤波器、放大器、模数转换器、MCU、显示屏、无线发送端、供电模块、无线接收端、超声波检测主机、显示终端、数据库，所述超声波探头、带通滤波器、放大器、模数转换器、MCU、显示屏、无线发送端依次电连接，所述无线发送端与无线接收端通过无线通信连接，所述超声波检测主机分别与无线接收端、显示终端和数据库电连接。
4.根据权利要求3所述的一种检测装置，其特征在于，所述超声波探头具有空气耦合超声波传感器。
5.根据权利要求3所述的一种检测装置，其特征在于，所述检测装置外壳内部铺设铜屏蔽网，线径为0.45mm，网孔大小为3mm*3mm，屏蔽网可增强装置在避雷器运行环境下的抗干扰能力。
一种避雷器绝缘失效超声波自动检测方法及其装置
技术领域
背景技术
发明内容
B.根据电网电压过零点设定采集零时刻，捕获超声波信号，并进行滤波、放大、模数转换后获得波形，
C.将步骤B获得的波形进行多尺度EMD分解，在每个尺度下实施形态学差值滤波，重构得到最终降噪信号，
D.通过对步骤C获得的降噪信号进行绝缘失效诊断，所述绝缘失效诊断是指：
1）提取避雷器阀片老化、受潮两种绝缘失效的局部放电超声波数据样本集，并归一化处理，
2）对降噪信号提取平均值、方均根值、波形系数、脉冲系数、脉冲疏密度五个波形特征指标集，
3）构建五输入三输出的模糊神经网络模型，判断避雷器绝缘失效类型。
脉冲疏密度 定义为
其中，当幅值大于 认为是一个脉冲， 为第i个脉冲对应的采样点，为脉冲
个数。
图3是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法带屏蔽网的装置外壳示意图；
图4是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法实际采集到的超声波波形图；
图5是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法采用EMD分解各尺度下的分解波形；
图6是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法滤除背景噪声后的超声波波形图；
图7是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法用于绝缘失效诊断的模糊神经网络模型；
图8是本发明避雷器绝缘失效超声波自动检测方法模糊神经网络训练过程；
附图说明：
1为超声波探头；2为带通滤波器；3为放大器；4为模数转换器、5为MCU；6为显示屏；7为无线发送端；8为供电模块；9为无线接收端；10为超声波检测主机；11为显示终端；12为数据库。
具体实施方式
所述无线发送端7与无线接收端9通过无线通信连接；所述超声波检测主机10分别与无线接收端9、显示终端11和数据库12连接。
数，且M>N，则 关于 的腐蚀、膨胀、形态开和形态闭分别定义为
在对每个尺度的滤波处理中，先采用正弦结构元素H*[0 0.0711 1 0.0711 0]（H为每个尺度波形的最小值），进行一次开运算，再采用正弦结构元素H*[0 -0.0711 -1 -0.0711
0]（H为每个尺度波形的最小值），进行一次闭运算，由此可去除每个尺度下的毛刺波、随机噪声，将各尺度下滤波结果重构得到最终降噪信号，如图6所示。
每个指标归一化为：
分别为每个指标中归一化后的值、实测值、最大值、最小值。
网络学习完后，输出为 分别代表判定为受潮、老化、其它的概率，取最大概率的值判定为最终的失效类型。
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