1　引言
　　电机内存在的局部放电类型很多，如槽放电、介质内气孔放电、绕组断股引起的放电、绕组端部电晕放电等。大量研究表明，不同类型的放电信号具有不同的特征“指纹”，根据放电信号的特征“指纹”，可以判断电机中的不同放电类型。目前常用的放电信号特征参数一般都采用二维φ－q、q－n谱图及三维φ－n－q谱图进行局放特性分析^［1，2］。最近的研究发现，放电信号的极性与放电类型也有密切的关系，利用放电信号在一定时间内的正负极性信号数量的差别可以判别放电类型^［3，4］。但由于检测信号中常含有大量干扰信号，使得局放信号的极性特征较难判别。本文应用小波包对局放信号的极性判别进行了研究，认为小波包算法是提取局放信号极性的好工具。
2　小波包原理
　　根据多分辨分析理论，如果二进离散小波函数簇｛ψ_j，k（t）｝构成L²（R）中的标准正交基，则对于时变信号x（t）∈L²（R）有如下的正交小波分解^［5］：

　　从信号滤波的角度来看，正交小波分解是将待分析信号通过一低通滤波器和一高通滤波器分别进行滤波，分解得到一组低频信号和一组高频信号，并且对低频信号一直这样分解下去。每次分解得到的低频信号和高频信号长度都是原信号长度的一半，两者长度之和保持与原长度相等。可以看作是在滤波后进行了“隔点采样”，分解结果既不冗余，也不损失原信号的任何信息。小波包分解与此类似，只是对信号的高频成分也实施了同样的分解，使低频成分和高频成分都达到很精细的程度。对于数字信号而言，可以直接定义它为待分析序列，分解方式达到完全离散化。
3　局放信号特征
3．1　局放信号极性与放电类型的关系
　　电机中的局部放电主要有绕组铜棒与绝缘间放电、绝缘材料内部放电、端部放电和槽放电。不同类型的放电其统计特征是不同的。譬如对于由于线棒松动造成的槽放电来说，局放的正极性放电脉冲明显超过负极性脉冲（最大幅值超过2倍以上，放电重复率超过10倍以上）^［4］。这是由于放电气隙2端材料的不同造成的。因此根据局放脉冲的的统计特征，如相位—放电量—重复率（φ—n—q）、相位－放电量（φ—n）等图谱，可进行故障诊断，评估系统的绝缘状况，而进一步根据局放信号的极性—重复率（n—q_＋、n—q_－）图谱可以更准确地确定放电类型^［3］。放电类型和局放信号极性的关系见表1。

　　3种较为常见的局部放电正负脉冲分布情况实际测试结果见图1。
3．2　局部放电信号的波形特征
　　理论和实践表明，产生局部放电（PD）的物理过程很短，PD（气隙）脉冲电流时间约为350 ps～3 ns，脉宽仅为1～5 ns^［1］。虽然可能有稍大的脉冲间隔，但在实际设备中许多局放脉冲宽度约为数百ps到3 ns，其等效频宽约200 MHz，上限频率可达1GHz。这种局放脉冲在理论分析上可以用以下数学模型来等效作仿真研究。
    （1）单指数衰减形式

    （2）双指数衰减形式
　　

　　以上2种局部放电信号模型虽然接近真实的放电波形，但用一般的传感器很难检测到。只有用靠近放电部位的SSC等传感器才能检测到这种真实的波形。国内还未见采用SSC传感器进行局放检测的报道，目前国内多用安置于绕组两端的电容传感器和宽带电流传感器（RFCT）来检测局放信号。
　　局部放电信号是高频信号，由于定子线圈带有较大的感抗，是个复杂的L－C－R网络，信号从局放点传播到传感器的过程中会产生很大的衰减和振荡，从而使得到的波形与实际的局放波形相差很大^［6］。在工程中，检测到的一般都是振荡信号。通过对大型发电机（600～850 MW）绕组传输特性的分析得出了监测某些局放信号的谐振频率为1 MHz数量级的结论^［2］，这一点与笔者在实践中测得的局放信号是相符的。笔者在石洞口电厂的1台机组中检测到的放电信号见图2。

　　类似图2（b）的波形是在实际中经常碰到的局放信号，这类信号在研究中一般可以采用如下指数振荡衰减模型来处理：
    （1）单指数衰减振荡形式

　　f₃（t）＝Ae^－t／τsin 2πf_ct    （3）

    （2）双指数衰减振荡形式

f₄（t）＝A（e^{－1．3t／τ}－e^{－2．2t／τ}）sin 2πf_ct    （4）

　　对于理想的指数衰减振荡信号来说，要判断它的极性是比较容易的，遗憾的是实际检测到的信号波形会受到很大的干扰^［2］。象图2（b）的波形，其干扰已经很小，但要从信号波形来判别极性仍然非常困难。信号极性的判别一般都采用硬件电路，但也只在离线测试中使用，因为离线测试时信号所受的干扰较小。国内局放在线测试中还未见到有采用局放信号极性作为放电类型判别依据的，主要原因是判别局部放电信号的极性很困难。
　　本文对局部放电信号的特点进行了深入的研究，发现利用小波包分析是判别局放信号极性的较理想的工具。
4　仿真分析
　　根据上述对局放信号的分析，笔者采用了工程中常见的双指数衰减振荡形式作为仿真研究的局放波形。取4个局放信号，其脉冲衰减系数分别为3μs、3μs、2μs、2μs，振荡频率f_c分别为1．4 MHz、1．2MHz、1 MHz和800 kHz，信号极性分别为二正二负，其中第一和第三为正极性局放信号，第二和第四为负极性信号。采样频率为10 MHz，其信号波形见图3（图中横轴为信号所处位置，下图同）。

　　在小波包分解中，每分解一次数据长度减半，由于原采样数据长度为2048（2¹⁰＝2048），采用Dmey小波包分解后的各层系数如图3所示，其中第1层（j＝1）中左数据段对应于f（n）的低频信息，而右数据段对应于f（n）的高频信息。同样第2层和第3层也对应于相应频段的信息。从图中可以看出，在第1层的高频部分，已经可以清晰地看出局放脉冲的准确位置。在第2层的第4段数据中，4个局放信号的极性清晰可见。将该段数据再次分解，在相应的低频段也可以得到信号的极性。
　　为了考察小波包变换在提取信号极性信息中的有效性，笔者在信号中加入了窄带周期干扰，频率为500 kHz和1 MHz。窄带周期干扰的数学表达式为

f_n（t）＝sin（500×10³×2πt）＋sin（1×10⁶×2πt）    （5）

　　加入干扰信号后的波形见图4。从信号波形看出，受到干扰后信号的极性已经不可能从波形中判别出来，甚至连是否有局放信号都很难断定。对受干扰的信号施加小波包变换后（见图4），信号的极性在第2层和第3层小波包分解中便清晰可见，不再受干扰的影响。
　　表2列出了局放信号的原始位置及用小波包分解后极性信号最大值的位置。由表可见，检测到的极性信号在位置上的误差是相当小的，完全符合工程计算的要求。

　　
　　根据小波包原理，不同尺度上的信息代表了信号中不同的频段，从图3和图4中可以看到，用Dmey小波包对信号进行处理时可以利用分解后3．75～5MHz或3．75～4．375 MHz范围内的信息准确地判断局放信号的极性。
　　在实际检测中，由于现场的情况千差万别，局放信号从发生点到传感器输出端的路径相差很大，从而造成信号的衰减系数τ和振荡频率f_c在不同的检测中也各不相同，为此对上述两参数的不同取值情况进行了研究。
　　图5为不同衰减系数（τ）下信号的小波包分解特性，图中4个局放信号的振荡频率固定为800 kHz，衰减系数分别为0．5μs、1μs、2μs和5μs。
　　图6为不同振荡频率下局放信号的小波包分解特性，衰减系数固定为2μs，振荡频率分别为300kHz、500 kHz、800 kHz和1 MHz。
　　从图5和图6的仿真结果可以看出，利用小波包分解检测局部放电信号的极性信息对于不同的衰减系数和不同的振荡频率的局放信号都有极其稳定的分解特性。此外，极性信息的幅值随衰减系数的增大而减小，随振荡频率的增加而增大，但与信号的极性无关。至于极性信息幅值和上述两参数间的具体数学关系还有待于进一步研究。

　　在仿真中发现，并非所有的小波包在局放信号极性检测上都有如此良好性能的，笔者采用Haar小波包、各种db小波包、各种sym小波包、各种coif小波包、各种bior小波包、各种rbio小波包和Dmey小波包对信号进行仿真分析，结果发现只有Dmey小波包在局放的极性检测中有如此稳定的性能。这一点也可以从Dmey小波包的波形特征（见图7）来解释。从图中可以看出，Dmey小波与采样得到的局放信号非常接近。用Dmey小波包对信号进行分解时，在局放信号发生处信号能量出现累积。从而使局放信号的极性信息得到了强化。
5　结论
    （1）不同类型的局部放电有着不同的信号特征；

　　（2）用小波包对模拟的局放检测信号进行计算机仿真，结果表明，该方法在局放信号极性提取上具有良好的性能，并能从受强窄带周期干扰的信号中提取局放信号的极性特征信息。

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