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基于ICEEMDAN-SVM算法的复合绝缘子缺陷识别研究

来源：电工电气发布时间：2023-10-18 08:18 浏览次数：125

基于ICEEMDAN-SVM算法的复合绝缘子缺陷识别研究

池小佳¹，肖建华¹，肖晓江¹，邢文忠¹，吴慰东¹，张建峰²，冯浩文³

(1 广东电网有限责任公司揭阳供电局，广东揭阳 522000；

2 广东电网有限责任公司梅州供电局，广东梅州 514021；

3 广东工业大学自动化学院，广东广州 510006)

摘要：为了对复合绝缘子进行快速、有效检测，提出了基于改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解 (ICEEMDAN) 和支持向量机 (SVM) 相结合的缺陷信号识别方法, 该方法将克服传统经验模态分解的模态混叠缺点，在对复合绝缘子进行超声导波检测时，可准确、快速识别回波信号，保障电力系统稳定运行。对绝缘子进行无缺陷、中部断面缺陷、中部气孔缺陷的有限元仿真，运用 ICEEMDAN 对绝缘子各缺陷类型的超声回波数据进行分解；计算出各模态下的样本熵、排列熵，并通过 SVM 进行复合绝缘子的缺陷类型识别。研究结果表明，基于 ICEEMDAN 与 SVM 的信号识别方法能够较好地提取复合绝缘子的

故障特征并进行缺陷识别分类。

关键词： 复合绝缘子；超声导波；缺陷识别；改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解；支持向量机

中图分类号：TM216 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2023)09-0001-07

Research on Defect Identification of Composite Insulators

Based on ICEEMDAN-SVM Algorithm

CHI Xiao-jia¹, XIAO Jian-hua¹, XIAO Xiao-jiang¹, XING Wen-zhong¹, WU Wei-dong¹, ZHANG Jian-feng², FENG Hao-wen³

（1 Guangdong Power Grid Co., Ltd. Jieyang Power Supply Bureau, Jieyang 522000, China;

2 Guangdong Power Grid Co., Ltd. Meizhou Power Supply Bureau, Meizhou 514021, China;

3 School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China）

Abstract: In order to detect composite insulators quickly and effectively, a defect signal recognition method based on ICEEMDAN (Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise) and SVM (Support Vector Machine) is proposed in this paper. It not only can overcome mode mixing of the traditional empirical mode decomposition, but also can identify echo signals accurately and quickly to ensure the stable operation of power systems when conducting ultrasonic guided wave detection on composite insulators.First, finite element simulation of no defect insulators, central section defect insulators and central pore defect insulators is carried out. Then,ICEEMDAN is used to decompose ultrasonic echo data of all the detect types of insulators. Third, sample entropies and permutation entropies of all the modes are calculated and SVM is employed to identify the defect types of composite insulators. According to the results, the signal recognition method based on ICEEMDAN and SVM can extract the fault characteristics of composite insulators and can identify and classify these defects well.

Key words: composite insulator; ultrasonic guided wave; defect identification; improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise; support vector machine

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