CN110231548A - 一种基于超声信号包络谱的gis局部放电特征提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于GIS绝缘缺陷故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，该方法可以帮助识别不同类型的局部放电绝缘缺陷。包括：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号；利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理；利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取；对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类型的测量特征。本发明根据GIS局部放电检测得到的超声信号，提出了基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法。本发明基于超声信号的包络谱，得到各种典型缺陷的频谱、相位分布等测量特征，为局放超声信号的缺陷类型识别奠定基础。
Description
技术领域
本发明属于GIS绝缘缺陷故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于超声信号包 络谱的GIS局部放电特征提取方法，该方法可以帮助识别不同类型的局部放电绝 缘缺陷。
背景技术
封闭式组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)是一种以SF6气体作 为绝缘介质的气体绝缘金属封闭开关设备。与传统的敞开式变电站相比，GIS具 有占地面积小、运行可靠性高、安全性强、维修周期长等显著优点。因此自20 世纪60年代实用化以来，GIS在国内外电力系统中得到广泛应用。
由于GIS在电网中应用的广泛性及其重要程度，它的运行情况与整个电网能 否正常安全工作息息相关。对GIS局部放电进行在线监测故障识别可以在掌握其 绝缘情况的同时避免停运带来的负面影响，对于保证整个电力系统的安全稳定运 行具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是为克服现有技术的不足，提供了一种基于超声信号包络谱的 GIS局部放电特征提取方法。其目的是为了基于超声信号的包络谱，得到各种典 型缺陷的频谱、相位分布等测量特征，为局放超声信号的缺陷类型识别奠定基础。
为实现上述目的，本发明是采用下述技术方案来实现的：
一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，包括下述步骤：
步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号；
步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理；
步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取；
步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类型的 测量特征。
所述FIR为Finite Impulse Response即有限长单位冲激响应滤波器；所述Hilbert为希尔伯特变换，即一种由数学家希尔伯特提出的信号处理算法。
所述步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号的具体方 法包括：
首先，三种GIS典型绝缘缺陷的制作过程为：
(1)制作GIS高压导体金属针尖模型时，用铝制金属材料制成高压导体尖 端，两电极间相距选取在15mm到20mm之间，模拟GIS中的电晕放电；
(2)制作悬浮电极模型时，用环氧树脂制成一圆柱，在其中放置一片金属， 圆柱的上下表面分别施加以高压与接地，则环氧树脂中的金属可近似看作一悬浮 电极，模拟GIS中的悬浮放电；
(3)制作自由金属微粒模型时，在上下电极之间放置一颗金属小球以模拟 自由金属微粒放电。
所述步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理，是用220V 的电源经过自耦变压器T1和升压变压器T2后得到高压环境，通过限流阻抗Z 和耦合电容连接到GIS试验腔体；超声传感器置于GIS试验腔体的外侧，用于采 集局部放电时的原始超声信号，该信号经滤波放大器放大后传输至示波器；依次 将三个绝缘缺陷模型放置在GIS试验腔体中，并在绝缘缺陷模型内充以0.4MPa 的SF6气体，加压直至产生稳定的放电信号。
所述步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理的具体方法 包括：
利用FIR滤波具有的线性相移性质，对数据作500阶FIR数字带通滤波，去 除数据的高次谐波干扰和工频干扰、提高信噪比；采用窗函数法来实现滤波器的 设计，包含以下步骤:
a.给定滤波器所要求的频率响应函数：
设线性相位滤波器的群延迟为τ，则FIR滤波器的理想频率响应为：
上式(1)中：H是频率响应函数，下标d代表无限长序列，e是自然常数， j是复数的虚部单位，w表示频率自变量，τ为群延迟；
b.求滤波器单位冲激响应，即傅氏反变换：
上式(2)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，n是滤波器 的序列自变量，H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示 频率，τ为群延迟；
c.由过渡带宽及阻带衰碱的要求，通过查表选定窗函数的形状，并计算滤波 器阶次；
d.求出FIR滤波器的单位冲激响应；
上式(3)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，无下标d 代表有限长序列，n是滤波器的序列自变量，ω(n)表示有限长度的窗函数，e是 自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率，τ为群延迟；
e.求滤波器的频率响应，即傅氏变换；
上式(4)中：H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w 表示频率，下标d代表无限长序列，无下标d代表有限长序列，θ是频率延迟；
f.检验是否满足设计要求，如不满足，则需重新设计；
最终，FIR滤波器的传递函数写成：
上式(5)中：H是滤波器传递函数，z表示离散的自变量，Y为滤波器输出 离散信号，X为滤波器输入离散信号，b代表各项系数，n代表阶数。
所述FIR滤波器就是确定其传递函数中各项系数的过程，运用MATLAB的 SPTOOL信号处理工具箱可视化滤波设计，用Hanning窗函数法设计线性相位FIR 带通滤波器。
所述步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取的具 体方法包括：
首先，将原始信号转换成Hilbert形式，然后计算包络值A(t)，设局部放电 超声信号为x(t)，其Hilbert变换定义为：
上式(6)中：是信号x经Hilbert变换后的函数，t是时间自变量，H表 示Hilbert变换滤波器，x是原始信号，τ是用于作卷积运算的时间变换量；
信号x(t)的Hilbert变换可以看成是信号通过一个幅度为1的全通滤波器的 输出，信号x(t)经过该变换后，正频率成分做-90°的相移，负频率成分做+90° 的相移；Hilbert滤波器是一个全通型90°相移网络，其冲激响应为
以信号本身x(t)为实部，其Hilbert变换为虚部构造一个解析信号：
上式(7)-(8)中：x是原始信号，带下标a表示解析信号，t是时间自变 量，j是复数的虚部单位，是信号x经Hilbert变换后的函数，A是解析信号的 振幅，e是自然常熟，Q是解析信号的相位；
解析信号的振幅A(t)就是实际信号x(t)的包络，解析信号的相位Q(t)就是 实际信号x(t)的相位，上述过程就完成了对信号的解包络分析，将信号的包络 提取了出来。
所述步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类 型的测量特征的具体方法包括：
首先对所提取的信号包络进一步进行频谱分析，得出：悬浮电极缺陷信号 100Hz的成份明显高于50Hz成份，信号的包络谱呈现较强的100Hz周期性；电 晕缺陷信号50Hz的成份高于100Hz成份，信号的包络谱呈现出50Hz的周期特性； 颗粒与壳体碰撞产生的超声信号与工频周期无相关性；
进一步对包络信号进行相位模式分析，得出：悬浮电极缺陷的声波脉冲主要 出现在在工频周期的一、三象限，具有双峰的相位分布形式；电晕缺陷放电信号 每个周期只出现一次峰值，超声信号具有单峰的相位分布形式；自由金属微粒缺 陷每个相位区间上都有相当数量的脉冲分布，没有明显的相位相关性。
根据所述三种GIS典型绝缘缺陷类型的诊断结果，得到进行超声局放诊断时 不同类型缺陷的测量特征，得知，不同缺陷基于超声信号包络谱的测量特征具有 明显区别，能够有效地将其用于局放信号的缺陷类型识别。
本发明具有如下优点及有益效果：
本发明根据GIS局部放电检测得到的超声信号，提出了基于超声信号包络谱 的GIS局部放电特征提取方法。首先设计3种GIS典型绝缘缺陷，并采集局部放 电超声信号。其次利用FIR带通滤波器对其进行滤波处理，之后利用Hilbert 变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取。最后，对信号包络进行工频相关性 及相位模式分析，得到不同缺陷类型的测量特征。
附图说明
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及具体实施 方式对本发明作进一步的详细描述，以下实施例用于说明本发明，但应当理解本 发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
图1是本发明测量系统试验接线图；
图2是本发明GIS绝缘缺陷模型下的悬浮放电典型信号；
图3是本发明GIS绝缘缺陷模型下的电晕放电典型信号；
图4是本发明GIS绝缘缺陷模型下的自由金属微粒放电信号；
图5是本发明FIR带通滤波器幅频特性曲线；
图6是本发明FIR带通滤波器相频特性曲线；
图7是本发明实测悬浮电极缺陷FIR滤波效果图及其FFT频谱对比图；
图8是本发明实测电晕缺陷FIR滤波效果图及其FFT频谱对比图；
图9是本发明Hilbert变换器频率特性；
图10是本发明悬浮电极缺陷下原信号滤波后的包络信号；
图11是本发明电晕缺陷下原信号滤波后的包络信号；
图12是本发明自由金属微粒缺陷下原信号滤波后的包络信号；
图13是本发明悬浮电极缺陷下包络信号的FFT频谱图；
图14是本发明电晕缺陷下包络信号的FFT频谱图；
图15是本发明自由金属微粒缺陷下包络信号的FFT频谱图；
图16是本发明悬浮电极缺陷下包络信号的相位分布图；
图17是本发明电晕缺陷下包络信号的相位分布图；
图18是本发明自由金属微粒缺陷下包络信号的相位分布图。
图中：超声传感器1,绝缘缺陷模型2,GIS试验腔体3，耦合电容4，限流阻 抗Z，自耦变压器T1,升压变压器T2。
具体实施方式
本发明是一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，包括下述 步骤：
步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号；
步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理；
所述FIR为Finite Impulse Response即有限长单位冲激响应滤波器。
步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取；
所述Hilbert为希尔伯特变换，即一种由数学家希尔伯特提出的信号处理算 法。
步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类型的 测量特征。
所述步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号的具体方 法包括：
首先，三种GIS典型绝缘缺陷的制作过程为：
(2)制作GIS高压导体金属针尖模型时，用铝制金属材料制成高压导体尖 端，两电极间相距选取在15mm到20mm之间，模拟GIS中的电晕放电。
(2)制作悬浮电极模型时，用环氧树脂制成一圆柱，在其中放置一片金属， 圆柱的上下表面分别施加以高压与接地，则环氧树脂中的金属可近似看作一悬浮 电极，模拟GIS中的悬浮放电。
(3)制作自由金属微粒模型时，在上下电极之间放置一颗金属小球以模拟 自由金属微粒放电。
测量系统试验接线图如图1所示，用220V的电源经过自耦变压器T1和升压 变压器T2后得到高压环境，通过限流阻抗Z和耦合电容4连接到GIS试验腔体 3。超声传感器1置于GIS试验腔体3的外侧，用于采集局部放电时的原始超声 信号。该信号经滤波放大器放大后传输至示波器。实验时，依次将三个绝缘缺陷 模型2放置在GIS试验腔体3中，并在绝缘缺陷模型2内充以0.4MPa的SF6 气体，加压直至产生稳定的放电信号。
三种放电缺陷的典型局放超声信号图如图2-图4所示，图2是本发明GIS 绝缘缺陷模型下的悬浮放电典型信号，图3是本发明GIS绝缘缺陷模型下的电晕 放电典型信号，图4是本发明GIS绝缘缺陷模型下的自由金属微粒放电信号。
所述步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理的具体方法 包括：
利用FIR滤波具有的线性相移性质，对数据作500阶FIR数字带通滤波，可 以去除数据的高次谐波干扰和工频干扰、提高信噪比。采用窗函数法来实现滤波 器的设计，包含以下几步:
a.给定滤波器所要求的频率响应函数
设线性相位滤波器的群延迟为τ，则FIR滤波器的理想频率响应为：
上式(1)中：H是频率响应函数，下标d代表无限长序列，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率自变量，τ为群延迟。
b.求滤波器单位冲激响应，即傅氏反变换：
上式(2)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，n是滤波器 的序列自变量，H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示 频率，τ为群延迟。
c.由过渡带宽及阻带衰碱的要求，通过查表选定窗函数的形状，并计算滤波 器阶次；
d.求出FIR滤波器的单位冲激响应；
上式(3)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，无下标d 代表有限长序列，n是滤波器的序列自变量，ω(n)表示有限长度的窗函数，e是 自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率，τ为群延迟。
e.求滤波器的频率响应，即傅氏变换；
上式(4)中：H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w 表示频率，下标d代表无限长序列，无下标d代表有限长序列，θ是频率延迟。
f.检验是否满足设计要求，如不满足，则需重新设计。
最终，FIR滤波器的传递函数可写成：
上式(5)中：H是滤波器传递函数，z表示离散的自变量，Y为滤波器输出 离散信号，X为滤波器输入离散信号，b代表各项系数，n代表阶数。
可见，设计FIR滤波器就是确定其传递函数中各项系数的过程，运用MATLAB 的SPTOOL信号处理工具箱可视化滤波设计，用Hanning窗函数法设计线性相位 FIR带通滤波器，所设计带通滤波器的频率响应曲线如图5和图6所示，图5是 本发明FIR带通滤波器幅频特性曲线，图6是本发明FIR带通滤波器相频特性 曲线。
对悬浮电极放电和电晕放电两种缺陷类型的实测数据进行滤波处理，图7 和图8分别给出了实测两种缺陷的FIR滤波效果图及其FFT频谱对比图。
所述步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取的具 体方法包括：
首先，将原始信号转换成Hilbert形式，然后计算包络值A(t)。设局部放电 超声信号为x(t)，其Hilbert变换定义为：
上式(6)中：是信号x经Hilbert变换后的函数，t是时间自变量，H表 示Hilbert变换滤波器，x是原始信号，τ是用于作卷积运算的时间变换量。
信号x(t)的Hilbert变换可以看成是信号通过一个幅度为1的全通滤波器的 输出，信号x(t)经过该变换后，正频率成分做-90°的相移，负频率成分做+90° 的相移。Hilbert滤波器是一个全通型90°相移网络，其冲激响应为其频 率特性如图9所示。
以信号本身x(t)为实部，其Hilbert变换为虚部构造一个解析信号：
上式(7)-(8)中：x是原始信号，带下标a表示解析信号，t是时间自变 量，j是复数的虚部单位，是信号x经Hilbert变换后的函数，A是解析信号的 振幅，e是自然常熟，Q是解析信号的相位。
解析信号的振幅A(t)就是实际信号x(t)的包络，解析信号的相位Q(t)就是 实际信号x(t)的相位，上述过程就完成了对信号的解包络分析，将信号的包络 提取了出来。不同缺陷下局部放电超声信号滤波后得到的包络如图10-图12所 示，图10是本发明悬浮电极缺陷下原信号滤波后的包络信号，图11是本发明电 晕缺陷下原信号滤波后的包络信号，图12是本发明自由金属微粒缺陷下原信号 滤波后的包络信号。
所述步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类 型的测量特征的具体方法包括：
首先对所提取的信号包络进一步进行频谱分析，不同缺陷下包络信号的FFT 频谱图如图13-图15所示，图13是本发明悬浮电极缺陷下包络信号的FFT频谱 图，图14是本发明电晕缺陷下包络信号的FFT频谱图，图15是本发明自由金属 微粒缺陷下包络信号的FFT频谱图。
可以看出，悬浮电极缺陷信号100Hz的成份明显高于50Hz成份，信号的包 络谱呈现较强的100Hz周期性；电晕缺陷信号50Hz的成份高于100Hz成份，信 号的包络谱呈现出50Hz的周期特性；颗粒与壳体碰撞产生的超声信号与工频周 期无相关性。
进一步对包络信号进行相位模式分析，结果如图16-图18所示，图16是本 发明悬浮电极缺陷下包络信号的相位分布图，图17是本发明电晕缺陷下包络信 号的相位分布图，图18是本发明自由金属微粒缺陷下包络信号的相位分布图。
可以看出，悬浮电极缺陷的声波脉冲主要出现在在工频周期的一、三象限， 具有双峰的相位分布形式；电晕缺陷放电信号每个周期只出现一次峰值，超声信 号具有单峰的相位分布形式；自由金属微粒缺陷每个相位区间上都有相当数量的 脉冲分布，没有明显的相位相关性。
综合以上三种缺陷类型的诊断结果，可以得到进行超声局放诊断时不同类型 缺陷的测量特征，如表1所示。
通过表1可以发现，不同缺陷基于超声信号包络谱的测量特征具有明显区 别，可以有效地将其用于局放信号的缺陷类型识别。
表1不同类型缺陷的测量特征
| 信号特征量 | 悬浮电极 | 电晕缺陷 | 自由金属微粒 |
| 信号水平 | 高 | 低 | 高 |
| 峰值/有效值 | 高 | 低 | 高 |
| 峰峰值 | 高 | 低 | 高 |
| 偏斜度 | 小 | 小 | 大 |
| 峭度 | 大 | 小 | 大 |
| 上升时间 | 小 | 小 | 小 |
| 下降时间 | 小 | 大 | 小 |
| 50％峰值处的脉冲宽度 | 小 | 大 | 小 |
| 50Hz频率相关性 | 弱 | 强 | 无 |
| 100Hz频率相关性 | 强 | 弱 | 无 |
| 相位相关性 | 双峰 | 单峰 | 无 |
Claims (9)
1.一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：包括下述步骤：
步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号；
步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理；
步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取；
步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类型的测量特征。
2.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述FIR为Finite Impulse Response即有限长单位冲激响应滤波器；所述Hilbert为希尔伯特变换，即一种由数学家希尔伯特提出的信号处理算法。
3.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述步骤1：设计三种GIS典型绝缘缺陷，采集局部放电超声信号的具体方法包括：
首先，三种GIS典型绝缘缺陷的制作过程为：
(1)制作GIS高压导体金属针尖模型时，用铝制金属材料制成高压导体尖端，两电极间相距选取在15mm到20mm之间，模拟GIS中的电晕放电；
(2)制作悬浮电极模型时，用环氧树脂制成一圆柱，在其中放置一片金属，圆柱的上下表面分别施加以高压与接地，则环氧树脂中的金属可近似看作一悬浮电极，模拟GIS中的悬浮放电；
(3)制作自由金属微粒模型时，在上下电极之间放置一颗金属小球以模拟自由金属微粒放电。
4.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理，是用220V的电源经过自耦变压器T1和升压变压器T2后得到高压环境，通过限流阻抗Z和耦合电容连接到GIS试验腔体；超声传感器置于GIS试验腔体的外侧，用于采集局部放电时的原始超声信号，该信号经滤波放大器放大后传输至示波器；依次将三个绝缘缺陷模型放置在GIS试验腔体中，并在绝缘缺陷模型内充以0.4MPa的SF6气体，加压直至产生稳定的放电信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述步骤2：利用FIR带通滤波器对局放超声信号进行滤波处理的具体方法包括：
利用FIR滤波具有的线性相移性质，对数据作500阶FIR数字带通滤波，去除数据的高次谐波干扰和工频干扰、提高信噪比；采用窗函数法来实现滤波器的设计，包含以下步骤:
a.给定滤波器所要求的频率响应函数：
设线性相位滤波器的群延迟为τ，则FIR滤波器的理想频率响应为：
上式(1)中：H是频率响应函数，下标d代表无限长序列，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率自变量，τ为群延迟；
b.求滤波器单位冲激响应，即傅氏反变换：
上式(2)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，n是滤波器的序列自变量，H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率，τ为群延迟；
c.由过渡带宽及阻带衰碱的要求，通过查表选定窗函数的形状，并计算滤波器阶次；
d.求出FIR滤波器的单位冲激响应；
上式(3)中：h是单位冲激响应函数，下标d代表无限长序列，无下标d代表有限长序列，n是滤波器的序列自变量，ω(n)表示有限长度的窗函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率，τ为群延迟；
e.求滤波器的频率响应，即傅氏变换；
上式(4)中：H是频率响应函数，e是自然常数，j是复数的虚部单位，w表示频率，下标d代表无限长序列，无下标d代表有限长序列，θ是频率延迟；
f.检验是否满足设计要求，如不满足，则需重新设计；
最终，FIR滤波器的传递函数写成：
上式(5)中：H是滤波器传递函数，z表示离散的自变量，Y为滤波器输出离散信号，X为滤波器输入离散信号，b代表各项系数，n代表阶数。
6.根据权利要求5所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述FIR滤波器就是确定其传递函数中各项系数的过程，运用MATLAB的SPTOOL信号处理工具箱可视化滤波设计，用Hanning窗函数法设计线性相位FIR带通滤波器。
7.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述步骤3：利用Hilbert变换对滤波后的局放超声信号进行包络提取的具体方法包括：
首先，将原始信号转换成Hilbert形式，然后计算包络值A(t)，设局部放电超声信号为x(t)，其Hilbert变换定义为：
上式(6)中：是信号x经Hilbert变换后的函数，t是时间自变量，H表示Hilbert变换滤波器，x是原始信号，τ是用于作卷积运算的时间变换量；
信号x(t)的Hilbert变换可以看成是信号通过一个幅度为1的全通滤波器的输出，信号x(t)经过该变换后，正频率成分做-90°的相移，负频率成分做+90°的相移；Hilbert滤波器是一个全通型90°相移网络，其冲激响应为
以信号本身x(t)为实部，其Hilbert变换为虚部构造一个解析信号：
上式(7)-(8)中：x是原始信号，带下标a表示解析信号，t是时间自变量，j是复数的虚部单位，是信号x经Hilbert变换后的函数，A是解析信号的振幅，e是自然常熟，Q是解析信号的相位；
解析信号的振幅A(t)就是实际信号x(t)的包络，解析信号的相位Q(t)就是实际信号x(t)的相位，上述过程就完成了对信号的解包络分析，将信号的包络提取了出来。
8.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：所述步骤4：对信号包络进行工频相关性及相位模式分析，得到不同缺陷类型的测量特征的具体方法包括：
首先对所提取的信号包络进一步进行频谱分析，得出：悬浮电极缺陷信号100Hz的成份明显高于50Hz成份，信号的包络谱呈现较强的100Hz周期性；电晕缺陷信号50Hz的成份高于100Hz成份，信号的包络谱呈现出50Hz的周期特性；颗粒与壳体碰撞产生的超声信号与工频周期无相关性；
进一步对包络信号进行相位模式分析，得出：悬浮电极缺陷的声波脉冲主要出现在在工频周期的一、三象限，具有双峰的相位分布形式；电晕缺陷放电信号每个周期只出现一次峰值，超声信号具有单峰的相位分布形式；自由金属微粒缺陷每个相位区间上都有相当数量的脉冲分布，没有明显的相位相关性。
9.根据权利要求1所述的一种基于超声信号包络谱的GIS局部放电特征提取方法，其特征是：根据所述三种GIS典型绝缘缺陷类型的诊断结果如表1，得到进行超声局放诊断时不同类型缺陷的测量特征，得知，不同缺陷基于超声信号包络谱的测量特征具有明显区别，能够有效地将其用于局放信号的缺陷类型识别。
表1不同类型缺陷的测量特征
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