MATLAB电力设备局部放电多维信号特征提取与分析系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的局部放电专业分析工具，支持n-q-phi三参数联合分析与dltU电压特性提取，实现多维信号处理、相关性统计与特征可视化，为电力设备状态评估提供完整解决方案。

详 情 说 明

电力设备局部放电多维信号分析与特征提取系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB开发的局部放电（PD）数据处理专业工具，专门针对电力设备绝缘状态监测与诊断需求而设计。系统通过先进的数字信号处理技术、统计分析方法和机器学习算法，实现对局部放电多维信号的深度解析与特征提取，为电力设备的故障预测与健康管理提供科学依据。

功能特性

• n-q-phi三参数联合分析：同步处理放电次数(n)、放电量(q)、放电相位(phi)，揭示三者间的内在关联与统计规律
• dltU特征提取：量化分析电压变化量对放电特性的影响，评估运行电压波动下的放电行为演变
• 多维度数据可视化：生成二维/三维散点图、统计直方图、相位分布图谱(PRPD)等专业图表，直观展示放电特征
• 放电模式识别：基于特征参数实现典型放电类型（如内部放电、表面放电、电晕放电等）的自动分类识别
• 数据预处理模块：集成信号滤波、噪声抑制、异常值剔除等功能，确保数据分析的准确性与可靠性

使用方法

1. 准备输入数据：包括原始局部放电信号、相位参考信号、电压变化量监测数据、设备运行参数及标定参数文件
2. 运行主程序启动分析系统
3. 选择数据处理模式（全自动分析或交互式分析）
4. 设置分析参数（如滤波阈值、分类算法参数等）
5. 查看分析结果：系统将生成特征矩阵、相关性报告、模式识别结果及多种可视化图表
6. 导出分析结果：可保存为CSV/Excel格式数据文件或生成分析总结报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 1GB以上可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能模块，实现了从数据导入、预处理到特征提取与模式识别的完整分析流程。具体包括：原始信号的质量校验与噪声滤波处理；n、q、phi三维参数的同步提取与统计特征计算；电压变化量与放电参数的关联性量化分析；多种可视化图谱的自动生成与渲染；基于机器学习算法的放电模式自动分类识别；以及分析结果的标准化输出与报告生成。