局部放电n-q-phi指纹图谱与dltU时差特性分析系统

资 源 简 介

本系统专门用于电力设备局部放电（PD）信号的特征建模与绝缘诊断分析。核心功能涵盖了n-q-phi三维分布图谱的构建，通过对采集到的海量放电脉冲进行相位对齐与幅值归一化处理，准确还原放电次数n、放电电荷量q与工频相位phi之间的统计关系。该程序能够自动识别不同类型的放电模式，如内部放电、表面放电和电晕放电，并提供PRPD（相位解析）和PRPS（相位演化）两种展示维度。在dltU处理模块中，系统实现了对相邻脉冲间电压差值的精确计算，这一功能对于研究脉冲序列的时变特性及放电物理机制至关重要。此外，项目还集成了多

详 情 说 明

局部放电n-q-phi指纹图谱与dltU时差特性分析系统

项目介绍

本系统是一款专门针对电力设备（如变压器、GIS组合电器及高压电缆）局部放电（PD）信号进行特征建模与绝缘诊断的研究型分析软件。系统通过对放电信号进行精细化处理，能够准确还原放电次数n、放电电荷量q与工频相位phi之间的内在统计关系。通过构建n-q-phi三维指纹图谱及分析相邻脉冲序列的时差与幅值差异特性（dltU），系统能够有效评估设备的绝缘状态，并为识别内部放电、表面放电及电晕放电等典型物理缺陷提供科学依据。

功能特性

• 多时域信号模拟与处理：系统内置局部放电仿真引擎，能够模拟产生符合物理规律的指数衰减振荡脉冲，并支持海量噪声背景下的信号还原。
• 高维特性建模：提供PRPD（相位解析局部放电）投影分析与PRPS（相位演化局部放变）三维分布建模，直观展示放电活动在不同工频周期与相位下的演化规律。
• 精确时差特性计算：通过dltU模块计算相邻放电脉冲间的电荷量差值，用于发掘脉冲序列的时变物理机制。
• 自动化诊断分析：集成统计算子提取与缺陷类型初步判定逻辑，自动计算放电频率、偏度、峰度等关键绝缘指标。
• 全方位可视化报告：一站式输出时域波形对比、三维云图、三维统计图、电荷差值序列及概率分布直方图。

使用方法

1. 环境准备：启动MATLAB开发环境，确保已安装信号处理相关工具箱。
2. 算法执行：运行主分析程序。系统将自动初始化采样频率（10MHz）、工频频率（50Hz）及传感器校准因子等核心参数。
3. 数据处理流：

- 程序将首先生成包含内部放电特征的模拟数据。 - 自动调用小波去噪算法滤除背景残留噪声。 - 算法自动定位脉冲起始时刻并进行相位对齐。 - 系统构建n-q-phi矩阵并提取统计算子。

1. 结果查看：程序运行结束后将自动弹出可视化分析界面，并在左下角展示绝缘状态评估报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 硬件环境：建议内存8GB以上，以支持海量脉冲序列的矩阵运算。
• 依赖库：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）、小波工具箱（Wavelet Toolbox）。

实现逻辑与详细功能说明

1. 信号仿真与数据源构建

系统模拟了标准工频周期内的放电活动。通过在50Hz交流电压的正半周（45°-90°）和负半周（225°-270°）叠加热脉冲，真实还原了内部气隙放电的相位分布特征。脉冲形态采用指数衰减振荡模型，考虑了信号在传播过程中的衰减特性。

2. 改进型小波阈值去噪算法

针对局部放电信号微弱且易受干扰的问题，系统采用了基于db4小波基的5层分解结构。其核心逻辑是利用自适应软阈值函数处理各层分解系数。阈值提取通过中位数算子对噪声水平进行估计（基于分量幅值的0.6745校正系数），从而在保留脉冲陡峭上升沿的同时最大限度抑制白噪声。

3. 脉冲提取与初始时刻自动标定

系统采用自适应阈值法进行脉冲触发扫描。该功能通过计算静止段信号的标准差（std）并施加4倍增益作为动态门限，能够精准识别出淹没在背景中的放电脉冲。在提取过程中，系统会自动记录每个脉冲的峰值、捕捉时刻，并将其映射至0-360°的工频相位区间，同时结合校准因子（pC/mV）将电压幅值转化为物理电荷量（pC）。

4. n-q-phi 三维统计特性分析

这是本系统的核心建模模块，通过对脉冲序列进行多维量化处理来实现：

• PRPD矩阵：将360度相位与放电幅值进行网格化（Binning），统计每个网格内发生的放电频次n，形成n-q-phi分布。
• PRPS特性：实时记录不同工频周期的放电演化状态，反映绝缘缺陷随时间变化的稳定性。

5. dltU 电压差特性序列计算

该模块专门分析相邻放电脉冲之间的物理联系。通过计算连续脉冲对之间的电荷量差值（$Delta Q$），系统能够分析电荷积累效应对后续放电的影响。这对于研究由于空间电荷效应引起的放电时延机制具有重要价值。

6. 统计算子提取与故障识别

系统对提取到的放电指纹进行深度数学表征：

• 基本参数：计算最大放电量（Qmax）、平均放电量（Qavg）及每个周期的平均放电次数（n）。
• 分布算子：计算正、负半周放电量的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），用于描述概率分布的对称性和集中程度。
• 分类逻辑：基于特征向量构建初步判定模型。例如，若正负半周偏度均大于零，系统倾向于判定为内部气隙放电；若放电量极差较大，则判定为表面爬电。

7. 结果可视化细节

结果展示界面划分为六个维度，通过彩色云图投影展示PRPD特征，通过三维Mesh图展示n-q-phi的整体形貌，并提供直方图用于分析放电幅值的概率分布。最终通过红字标注的绝缘状态报告给出建议的故障类型。