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    基于HHT的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位新方法

    2017-10-14 13:16:14毋恒先施偉鋒卓金寶
    船電技術(shù) 2017年8期
    關(guān)鍵詞:幅值分量閾值

    毋恒先,施偉鋒,卓金寶,張 威

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    基于HHT的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位新方法

    毋恒先,施偉鋒,卓金寶,張 威

    (上海海事大學(xué),上海 201306)

    針對強噪聲環(huán)境下船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位精度不高的問題,提出一種基于Hilbert-Huang變換(HHT)和自適應(yīng)軟閾值法的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位新方法。首先,電能信號經(jīng)EMD分解為若干固有模態(tài)函數(shù)(IMF),對第一個IMF分量進(jìn)行Hilbert變換得到其瞬時幅值向量。然后,在分析故障波形變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,定義并計算故障信號的瞬時幅值差分向量。最后,設(shè)計一種自適應(yīng)軟閾值處理方法,將瞬時幅值差分向量變換為故障時間特征向量,經(jīng)加權(quán)均值后,實現(xiàn)故障時間定位。仿真試驗結(jié)果表明,該方法能夠精確定位不同強度噪聲下的故障起止時間,在1 kHz采樣頻率下精度為0.88 ms,適用于實際船舶綜合電力系統(tǒng)故障的時間定位。

    船舶綜合電力系統(tǒng) 故障時間定位 Hilbert-Huang變換 瞬時幅值差分向量 自適應(yīng)軟閾值

    0 引言

    如今,船舶綜合電力系統(tǒng)發(fā)展迅猛,具[1]有系統(tǒng)化,綜合化,集成化和模塊化的強大優(yōu)勢[1],從船舶電力推進(jìn)到船舶全電氣化,都對電能質(zhì)量提出更高的要求[2],系統(tǒng)在發(fā)生故障時,需要迅速準(zhǔn)確地檢測出故障起止時間。然而,由于船舶的運行環(huán)境中充斥著各種噪聲,對船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間的定位精度達(dá)不到理想的要求。因此,強噪聲背景下對船舶綜合電力系統(tǒng)的故障時間精確定位成為人們研究的熱點。

    目前,針對船舶電力系統(tǒng)故障時間定位的文獻(xiàn)較少,借鑒大電網(wǎng)故障時間定位的一些方法,如傅立葉變換[3]、小波變換[4]、Hilbert-Huang變換[5]等。傅立葉變換(FT)具有完備、正交的優(yōu)點,并且能夠快速計算,故廣泛應(yīng)用于電能質(zhì)量分析中,但是它不能將信號的時頻兩域有機的聯(lián)系起來,時域波形無法體現(xiàn)頻域信息。小波變換具有多分辨率,可準(zhǔn)確檢測出信號的突變點,并判斷出故障時刻,但其計算繁重,實時性差,還依賴對小波基的準(zhǔn)確選取。Hilbert-Huang變換是近幾年研究較多的一種特征提取方法,它由于具有分辨能力強、自適應(yīng)分解、物理意義清晰、形式簡潔且能夠處理非線性非平穩(wěn)信號等優(yōu)點,獲得了較快的發(fā)展。這種基于時頻分析的方法操作簡單、效果良好、實用性強的特點,應(yīng)用前景廣闊。傳統(tǒng)的基于HHT的故障時間定位方法的研究對象大多為無噪聲情況下簡單正弦信號,未考慮強噪聲對時間定位的影響,并且定位精度無法滿足實際需求。

    本文提出了一種基于HHT和自適應(yīng)軟閾值法的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位方法。船舶綜合電力系統(tǒng)中故障電流信號經(jīng)HHT變換后得到瞬時幅值,再通過一階差分和自適應(yīng)軟閾值的處理,提取故障時間特征向量,取加權(quán)均值后,實現(xiàn)故障起止時間的精確定位。最后,通過仿真實驗驗證了此方法的魯棒性和精確性。

    1 Hilbert-Huang變換的基本原理

    1.1 基本概念和定義

    HHT包含兩方面:一為經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD);二為Hilbert譜分析。它處理信號的基本過程是:首先利用EMD方法將給定信號分解為若干的IMF分量;然后對每個IMF進(jìn)行Hilbert變換,得到相應(yīng)的Hilbert譜;最后,疊加所有IMF的Hilbert譜就得到原始信號的Hilbert譜。IMF需要滿足如下兩個條件:

    1) 在整個數(shù)據(jù)段內(nèi),其極值點的個數(shù)和過零點的個數(shù)必須相等或相差一個。

    2) 在任一時刻,由局部極大值點和極小值點形成的上下包絡(luò)線平均值為0。

    1.2 EMD對信號的分解步驟

    1)確定出實信號()的所有局部極大值點和局部極小值點,用三次樣條曲線將所有局部極大值點連接起來構(gòu)成原始波形的上包絡(luò)線U(),同樣在用三次樣條曲線將所有局部極小值點連接起來構(gòu)成原始波形的下包絡(luò)線V()。

    3)求取原始信號與上下包絡(luò)線的平均值之差,若該差值是一個IMF,即為原始信號的第一個IMF分量,若不滿足IMF條件,則上述過程應(yīng)重復(fù)多次以最終獲得IMF分量。

    (2)

    4)檢驗1()是否滿足IMF分量的過零點條件和均值條件,其中均值條件采用閾值判斷,閾值取值通常為0.2~0.3。若不滿足,將()替換為1(),重復(fù)前三步,直到1()滿足IMF分量的條件,則將1()看成是第一個IMF分量:

    5)從原始信號1()中減去1(),得到殘差分量1():

    (4)

    6)將1()作為原始數(shù)據(jù),重復(fù)以上指定的所有步驟,得到第二個IMF分量2(),重復(fù)次,得到個IMF分量,有

    當(dāng)最終的殘差分量r()為一個常數(shù)或為一個單調(diào)函數(shù)時停止迭代。至此,將信號()分解為個IMF和參與分量r()之和。

    其中,c為第個IMF分量;r為分解完成后的殘余分量。

    1.3 Hilbert變換

    正變換

    反變換

    (8)

    得到解析信號()

    (10)

    瞬時頻率按式(11)計算

    上面的EMD分解與相應(yīng)的Hilbert變換的方法統(tǒng)稱為HHT。

    2 基于HHT的故障時間定位方法

    根據(jù)HHT變換的基本原理和各階段波形變換的分析,提出基于HHT的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位新方法,方法流程圖如圖1所示。

    圖1 故障時間定位整體算法流程圖

    故障時間定位算法的步驟如下:

    1)采集船舶綜合電力系統(tǒng)故障信號()。

    2)對故障信號()進(jìn)行EMD分解,得到若干個IMF分量,記第一個IMF分量為IMF1,文獻(xiàn)[6]中驗證了IMF1的故障特征最為明顯。

    3)將IMF1進(jìn)行Hilbert變換,以得到其瞬時幅值A。

    4)故障時間的定位關(guān)鍵在于找出信號的突變點的位置,所以對瞬時幅值A信號進(jìn)行一階差分運算,放大信號的突變信息。定義差分運算[7]為:

    式中:A()為瞬時幅值向量,為采樣序列點,,為采樣序列總長度。

    5)借鑒文獻(xiàn)[8]小波分析中軟閾值的方法,對上面求得的一階差分結(jié)果ΔA()采用軟閾值進(jìn)行處理,即

    式(13)中,為設(shè)置的閾值,為取閾值后的突出點序列。

    6)觀察和分析軟閾值處理后波形的變換規(guī)律,故障信號的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)有比例關(guān)系,則取縱向幅值所占總幅值的比值為權(quán)值,從而求得橫坐標(biāo)的加權(quán)平均值,即

    (15)

    (16)

    求得的加權(quán)平均值即為故障時間定位值。

    3 實驗驗證

    基于文獻(xiàn)[9]中船舶綜合電力系統(tǒng)模型仿真平臺獲得實驗數(shù)據(jù),其中汽輪發(fā)電機組功率30 MVA,柴油發(fā)電機組5 MVA,基本負(fù)荷17.5 MVA,主推進(jìn)器26 MVA,系統(tǒng)中共設(shè)置4個節(jié)點,以節(jié)點1發(fā)生單相接地故障時測得A相電流的數(shù)據(jù)為例。采樣頻率1000 Hz,采樣點的個數(shù)為2031個,設(shè)置故障的起止時間分別為30 s和30.1 s,對應(yīng)的起止點為1002點和1116點。為獲得此方法在噪聲環(huán)境中的時間定位效果,在原始信號中添加40 dB和30 dB的高斯白噪聲。

    圖2是添加30 dB高斯白噪聲的采樣信號,采樣時間由29 s到31 s,縱坐標(biāo)是節(jié)點1 A相電流的幅值,波形在30 s左右發(fā)生劇烈的上下波動,之后又恢復(fù)平穩(wěn)。將此信號經(jīng)EMD分解,分解為8個IMF分量和1個殘余分量,對IMF1進(jìn)行Hilbert變換得到其瞬時幅值,如圖3所示,采樣點取0到2000,在1000點左右有明顯的沖擊和波動,但不能夠判斷出具體的時刻點。

    圖2 添加30 dB白噪聲的采樣信號

    圖3 添加30 dB白噪聲IMF1的瞬時幅值

    為準(zhǔn)確檢測出故障起止時刻,以使結(jié)果清晰化,具體化。采用一階差分和自適應(yīng)軟閾值的方法處理IMF1的瞬時幅值數(shù)據(jù),仿真結(jié)果如圖4所示,經(jīng)放大樣本個數(shù)只顯示950點到1150點之間,可以清晰的看到故障起止時刻(即橫坐標(biāo))為1000點和1116點,這和實際的故障起止時刻分別相差2個點和0個點。同樣分析添加40 dB的高斯白噪聲后,檢測故障起止時刻也能達(dá)到同樣的精確度。但是這種人為判斷波形的首末位置存在一定的隨機性和偶然性,為使數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定精確,分析研究波形變化規(guī)律,幅值高的點對橫坐標(biāo)所占比重就大,故設(shè)置求前后幾個數(shù)的加權(quán)平均數(shù)分別為起始和停止時間。

    3.1評價指標(biāo)

    分別對A相接地短路,AB兩相短路,AB兩相接地短路和ABC三相短路四種短路故障情況進(jìn)行仿真,每種故障下測取100組A相電流數(shù)據(jù),起止時刻的誤差分別記為QZ,以每個樣本實際測量值點與真實值點的差作為每個樣本的誤差值,再求取100組樣本誤差的平均值,即為QZ。

    圖4 經(jīng)一階差分和軟閾值處理后的波形

    基于HHT的船舶綜合電力系統(tǒng)故障時間定位新方法的實驗統(tǒng)計結(jié)果如表1所示(表1包含了船舶綜合電力系統(tǒng)中存在的常見故障類型)。定義時間定位正確率為:100組故障數(shù)據(jù)中,瞬時幅值經(jīng)一階差分和自適應(yīng)軟閾值處理后的定位值(記為d)與實際值(記為s)之差的絕對值小于5個采樣點的數(shù)據(jù)個數(shù)(記為n)與100的比值。起始的定位正確率記為Q,終止的定位正確率記為Z。

    3.2實驗數(shù)據(jù)分析

    由表1可以看出,在無噪聲的仿真環(huán)境下,以單相接地短路為例,Q均是100%,平均誤差點為0.24個,即誤差平均時間為0.21 ms;在40 dB噪聲環(huán)境下,Q為100%,平均誤差點為0.66個,即誤差平均時間為0.58 ms;在30 dB噪聲環(huán)境下,Q也為100%,平均誤差點為0.74個,即誤差平均時間為0.65 ms,表明信號隨著噪聲變大,故障時間識別難度有所增加,測得的正確率一樣時,可以通過平均誤差值區(qū)分,誤差值越大,說明測量誤差越大,時間定位越困難。同樣以單相接地短路為例,將一階差分和自適應(yīng)軟閾值法與傳統(tǒng)平均值法比較,在無噪聲情況下,檢測正確率均為100%,但是加40 dB的白噪聲后,新方法起始時間的正確率為100%,而傳統(tǒng)方法的正確率只有51%;在30 dB的噪聲下,新方法起始時間的正確率為100%,而傳統(tǒng)方法的正確率只有56%。綜上所述,噪聲對與HHT的故障檢測方法有一定的影響,基于Hilbert-Huang變換運用一階差分和自適應(yīng)軟閾值處理的方法,其結(jié)果的故障時間定位的準(zhǔn)確率達(dá)到百分之九十左右,并且在40 dB,30 dB下均能有效的定位故障起止時間,這說明這種方法在故障時間定位方面精度高,抗干擾能力強,定位效果突出。

    表1中用不同的符號表示故障類型,其中,(3)為三相短路,(2)為兩相短路,(1)單相接地短路,(1,1)為兩相短路接地。

    表1 實驗統(tǒng)計結(jié)果對比

    圖5顯示的是100組樣本數(shù)據(jù)經(jīng)自適應(yīng)軟閾值處理后起始時刻的平均值誤差曲線圖,誤差在±4個采樣點以內(nèi),也即在±3.5 ms以內(nèi)。圖6中數(shù)據(jù)集中在1個采樣點以內(nèi),也即在±0.88 ms以內(nèi),相比圖5提高了2.67 ms。

    圖5 平均值誤差曲線圖

    圖6 加權(quán)平均值誤差曲線圖

    4 結(jié)論

    基于Hilbert-Huang變換的一階求導(dǎo)和自適應(yīng)軟閾值處理的方法以船舶綜合電力系統(tǒng)某一節(jié)點發(fā)生單相接地故障為例,分別在40 dB和30 dB的高斯白噪聲環(huán)境下,先對故障信號進(jìn)行EMD分解,分解為若干個IMF分量,求取IMF1分量的瞬時幅值,再經(jīng)一階求導(dǎo)和自適應(yīng)軟閾值的處理后就能準(zhǔn)確的定位信號故障的起止時間。通過大量的仿真和數(shù)據(jù)分析,得出結(jié)論,該方法計算簡單有效,精確度高,還具有一定的抗干擾能力,非常適用于船舶電力系統(tǒng)電能質(zhì)量故障檢測。

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    A New Method of Fault Time Location for Ship Integrated Power System Based on HHT

    Wu Hengxian, Shi Weifeng, Zhuo Jinbao, Zhang Wei

    (Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

    U665

    A

    1003-4862(2017)08-0038-05

    2017-04-06

    毋恒先(1991-),男,碩士生。研究方向:船舶電力系統(tǒng)故障診斷。

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