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结合盲信号分离算法的局部放电TDOA/DOA混合定位方法
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作者 张泽宇 汤晓君 +2 位作者 李晓杉 刘崇智 周佳泓 《物理学报》 北大核心 2025年第13期307-322,共16页
针对电力设备局部放电(PD)超声波检测中存在的时间-空域特征解耦、硬件成本高及计算量大的技术瓶颈,提出基于核主成分分析(KPCA)伪白化的改进型非圆FastICA(mnc-FastICA)提取TDOA/DOA参数的混合定位方法.该方法通过时间-空域特征联合提... 针对电力设备局部放电(PD)超声波检测中存在的时间-空域特征解耦、硬件成本高及计算量大的技术瓶颈,提出基于核主成分分析(KPCA)伪白化的改进型非圆FastICA(mnc-FastICA)提取TDOA/DOA参数的混合定位方法.该方法通过时间-空域特征联合提取与智能优化机制,实现了小规模传感器阵列下的高精度定位.本文首先构建KPCA伪白化预处理框架,利用多项式核函数映射信号非线性升维再降维,在保留TDOA与DOA特征关联性的同时抑制环境噪声;其次通过mnc-FastICA算法盲分离超声信号后,联合广义互相关法GCC与阵列流型解析技术同步提取TDOA/DOA参数;最后建立融合双参数的最大似然估计模型,并引入非洲秃鹫优化算法实现全局最优解快速收敛.实验表明,在仅配置2个正交阵列(共8个传感器)的小规模硬件架构下,本方法TDOA估计误差降至2.34%,DOA估计精度优于2°,定位误差达1.54 cm.该方法有效解决了PD检测中时间-空域特征联合、硬件成本与定位精度的矛盾,为电力设备状态监测提供新方案. 展开更多
关键词 TDOA/DOA混合定位 kpca-mnc-fastica 局部放电 超声定位
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