DOI:
https://doi.org/10.14483/22487638.9604Publicado:
2015-11-13Número:
Vol. 19 (2015): CITIESección:
InvestigaciónAplicación de la transformación local polinomial de fourier en el analisis de descargas parciales
Palabras clave:
Análisis tiempo-frecuencia, descargas parciales, frecuencia instantánea, simulación numérica, transformación local polinomial de Fourier. (es).Descargas
Resumen (es)
El desarrollo de nuevas técnicas para el procesamiento de señales en el dominio tiempo-frecuencia (T-F) ha permitido el uso de herramientas matemáticas para el análisis de descargas parciales (DP). Este artículo presenta una descripción de la transformación local polinomial de Fourier (LPFT) y su aplicación en el análisis y caracterización de impulsos de DP. Para los casos de estudio definidos (pulsos individuales y secuencia de pulsos), se presentan análisis en el dominio del tiempo, en el dominio de la frecuencia y en el dominio T-F usando la LPFT. Además, se comparan los resultados obtenidos con la LPFT y la STFT. Para las señales de DP analizadas se muestra que la técnica de procesamiento propuesta (basada en la LPFT) revela componentes de baja y media frecuencia (de 200 Hz a 150 kHz) que no son detectadas usando la STFT.
Referencias
Caironi, C., Brie, D., Durantay, L., Rezzoug, A., Champigneulles, R., Nancy, U. H., … Vandoeuvre, L. (2002). Interest & utility of time frequency and time scale transforms in the partial discharges analysis. In IEEE International Symposium on Electrical Insulation (pp. 516–522).
Katkovnik, V. (1995). A new form of the Fourier transform for time-varying frequency estimation. Signal Processing, 47, 187–200.
Katkovnik, V. (1998). Discrete-time local polynomial approximation of the instantaneous frequency. IEEE Transactions on Signal Processing, 46(10), 2626–2637.
Li, X., & Bi, G. (2009). The reassigned local polynomial periodogram and its properties. Signal Processing, 89(2), 206–217.
Li, X., Bi, G., Stankovic, S., & Zoubir, A. M. (2011). Local polynomial Fourier transform: A review on recent developments and applications. Signal Processing, 91(6), 1370–1393.
Lu, Y., & Boxue, D. (2008). Eperimental Study on Pattern Identification of Transformer Partial Discharge by Filtering Method Matching Time and Frequency. Electric Power, 41, 16–19.
Ma, X., Zhou, C., & Kemp, I. J. (2002). Interpretation of wavelet analysis and its application in partial discharge detection. IEEE Trans. on Dielectrics and Electrical Insulation, 9, 446–457.
Mortazavi, S. H., & Shahrtash, S. M. (2008). Comparing denoising performance of DWT,WPT, SWT and DT-CWT for Partial Discharge signals. In 2008 43rd International Universities Power Engineering Conference (pp. 1–6).
Sejdić, E., Djurović, I., & Jiang, J. (2009). Time–frequency feature representation using energy concentration: An overview of recent advances. Digital Signal Processing, 19(1), 153–183.
Stanković, Lj., & Djukanović, S. (2005). Order adaptive local polynomial FT based interference rejection in spread spectrum communication systems. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 54(6), 2156–2162.
Sun, C., Wang, B., Fang, Y., Yang, K., & Song, Z. (2015). High-resolution ISAR imaging of maneuvering targets based on sparse reconstruction. Signal Processing, 108, 535–548.
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Licencia
Esta licencia permite a otros remezclar, adaptar y desarrollar su trabajo incluso con fines comerciales, siempre que le den crédito y concedan licencias para sus nuevas creaciones bajo los mismos términos. Esta licencia a menudo se compara con las licencias de software libre y de código abierto “copyleft”. Todos los trabajos nuevos basados en el tuyo tendrán la misma licencia, por lo que cualquier derivado también permitirá el uso comercial. Esta es la licencia utilizada por Wikipedia y se recomienda para materiales que se beneficiarían al incorporar contenido de Wikipedia y proyectos con licencias similares.
