Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/22719
Type: Tese
Title: Análise do processo de wavelet shrinkage na extração de ruído de sinais de descargas parciais e separação dos defeitos associados
Author(s)/Inventor(s): Cunha, Caio Fleming Ferreira de Carvalho
Advisor: Petraglia, Mariane Rembold
Co-advisor: Carvalho, André Tomaz de
Abstract: Neste trabalho lidamos com o processamento digital de sinais relacionados ao fenômeno de descargas parciais (DP), que se manifesta em equipamentos de alta tensão. Inicialmente, no campo de extração de ruído utilizando a transformada wavelet, novas funções de limiarização otimizadas são propostas para tratar os coeficientes wavelet dos pulsos de DP, que apresentaram resultados superiores às diversas funções comumente aplicadas. Além disso, os desempenhos de diferentes combinações de funções wavelet-mãe na filtragem de DP são verificados. Posteriormente, atenção especial é dada ao método de separação de padrões por função de autocorrelação normalizada (NACF), obtendo um melhor desempenho em relação à proposta original. Também descrevemos o projeto de um sistema de análise e separação de dados de DP. Além das técnicas habituais de processamento de sinais, o sistema engloba uma nova técnica de identificação de polaridade de pulso baseada no coeficiente de correlação entre o pulso avaliado e um pulso padrão, proporcionando um ganho expressivo na qualidade do mapa de DP discriminado por fase (PRPD) gerado em uma medição. Além disso, é apresentado um método para estimar a resposta em frequência de todo o sistema de medição, desde sua origem até o hardware de aquisição, uma alternativa que apresentou resultados promissores. O sistema também possui um conjunto de técnicas para extrair características dos sinais a ele apresentados, para posterior separação com métodos de agrupamento, permitindo a comparação entre eles.
Abstract: In this work we deal with the digital processing of signals related to the phe- nomenon of partial discharges (PD), which manifests itself in high voltage equip- ment. Initially, in the field of noise extraction using the wavelet transform, new optimized thresholding functions are proposed to treat the wavelet coefficients of the PD pulses, which presented superior results compared to those obtained with several functions commonly applied. In addition, the performances of different com- binations of mother-wavelet functions in PD filtering are verified. Subsequently, special attention is given to the pattern separation method by normalized autocor- relation function (NACF), obtaining a better performance in relation to the original proposal. We also describe the design of a PD data analysis and separation system. In addition to the usual signal processing techniques, the system includes a new pulse polarity identification technique based on the correlation coefficient between the evaluated pulse and a standard pulse, providing an expressive gain in the quality of the phase resolved partial discharge (PRPD) map generated in a measurement. In addition, a method is presented to estimate the frequency response of the whole measurement system, from its origin to the acquisition hardware, an alternative that presented promising results. The system also has a set of techniques to extract char- acteristics of the signals presented to it, for later separation with clustering methods, allowing the comparison between them.
Keywords: Descargas parciais
Transformada wavelet
Redução de ruído
Detecção de polaridade
Separação por agrupamento
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Production unit: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Jan-2019
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Appears in Collections:Engenharia Elétrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
925009.pdf92.27 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.