李大華，孔凌風(fēng)，高 強(qiáng)，于 曉，杜 洋

(1.天津理工大學(xué)電氣電子工程學(xué)院，天津 300384；2.天津三源電力智能科技有限公司，天津 300409)

0 引言

在針對(duì)局部放電源的定位技術(shù)中，超聲波定位法是一種捕獲局部放電過(guò)程中產(chǎn)生的超聲波信號(hào)，利用其到達(dá)不同傳感器的先后(時(shí)間或相位)關(guān)系對(duì)局部放電源進(jìn)行精確定位的技術(shù)。類似的應(yīng)用有很多：利用超聲波的時(shí)延差值，采用負(fù)壓波法可以對(duì)流體管道泄漏點(diǎn)進(jìn)行定位以及檢測(cè)[1]。模擬人耳的超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)，利用雙耳效應(yīng)原理，僅使用3個(gè)超聲波接收裝置即可完成二維、三維的聲源定位[2]。

超聲波信號(hào)源的定位算法多基于時(shí)差定位，其時(shí)延的準(zhǔn)確計(jì)算是局部放電源定位精準(zhǔn)度的決定性條件[3-5]。目前，在時(shí)延估計(jì)的研究中，互相關(guān)算法憑借抗噪能力強(qiáng)、計(jì)算簡(jiǎn)單以及受人為因素影響小的優(yōu)點(diǎn)被廣泛用于局部放電信號(hào)源的定位中[6-7]。文獻(xiàn)[8]分析了互相關(guān)算法后，提出了廣義互相關(guān)算法，并應(yīng)用于聲發(fā)射定位中，提高了算法定位的精確性和穩(wěn)定性[8]。但在低信噪比環(huán)境中，相關(guān)函數(shù)會(huì)出現(xiàn)多個(gè)相關(guān)峰，最大峰被嚴(yán)重干擾，時(shí)延估計(jì)精度也隨之變差。文獻(xiàn)[9]將自相關(guān)和互相關(guān)結(jié)合起來(lái)，提出了二次相關(guān)法，隨著相關(guān)峰波形的“放大”，提高了相關(guān)峰附近的分辨率，使得算法具有較高的抗噪性能[9]。但在實(shí)際中，有必要對(duì)算法進(jìn)一步改進(jìn)，以提高其抗噪性，應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的環(huán)境。本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出了基于三次相關(guān)改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法，將三次相關(guān)與廣義互相關(guān)結(jié)合，并設(shè)計(jì)了新的加權(quán)函數(shù)，提高了時(shí)延估計(jì)的精準(zhǔn)度，相較其他算法，最大程度上減小了噪聲對(duì)時(shí)延估計(jì)的影響。

1 局部放電源定位信號(hào)模型

在開(kāi)關(guān)柜等高壓電力設(shè)備的正常運(yùn)行過(guò)程中，發(fā)生局部放電時(shí)會(huì)使小范圍內(nèi)的溫度短時(shí)間內(nèi)上升，進(jìn)而使介質(zhì)的局部體積發(fā)生變化，產(chǎn)生一定的脈沖壓力波，即為頻率大于20 kHz的超聲波。而通過(guò)測(cè)量和計(jì)算超聲波信號(hào)到不同傳感器間的相位差或時(shí)間差，可以對(duì)開(kāi)關(guān)柜局部放電位置進(jìn)行精確的定位。

開(kāi)關(guān)柜局部放電數(shù)學(xué)模型如圖1所示，柜內(nèi)放電源坐標(biāo)為S(x，y，z)，基于機(jī)械波的相關(guān)的傳播的定律，聲波的傳播是以球面的形式向外傳播[10]。在實(shí)際檢測(cè)時(shí)要放置四個(gè)不同位置的超聲波傳感器P1(x1,y1,z1)，P2(x2,y2,z2)，P3(x3,y3,z3)，P4(x4,y4,z4)。從而得到三元二次方程組來(lái)對(duì)變量S求解。

圖1 開(kāi)關(guān)柜局部放電模型概念圖Fig.1 Conceptual diagram of partial discharge model for switch cabinet gear

假設(shè)聲波傳感器P1,P2,P3,P4接收信號(hào)之間的時(shí)延分別為D1,D2,D3,D3。則由圖1可得三元二次方程組：

式中：P1,P2,P3,P4坐標(biāo)已知，變量c為代表超聲波信號(hào)在介質(zhì)中的傳播速度。然而，在實(shí)際情況中，設(shè)備結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，超聲波信號(hào)在內(nèi)部不同介質(zhì)傳播時(shí)會(huì)發(fā)生折反射，同時(shí)隨著能量的缺失，信號(hào)會(huì)不斷衰減，再加上邊界(開(kāi)關(guān)柜的外殼尺寸)的限制，使得方程組具有一定的偏差。

于是對(duì)方程組做出必要的改進(jìn)，減小誤差：

式中：Li為第i個(gè)傳感器到S點(diǎn)的實(shí)際距離。L＇i為測(cè)量出的理論距離，L＇i=cDi。

因此，超聲波信號(hào)時(shí)延的準(zhǔn)確計(jì)算是定位精準(zhǔn)度的決定性條件，通過(guò)對(duì)時(shí)延的精準(zhǔn)測(cè)量計(jì)算，根據(jù)式(2)，可以完成對(duì)局部放電信號(hào)源的定位。

2 三次相關(guān)與廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)

對(duì)兩個(gè)信號(hào)求一次相關(guān)函數(shù)是求取時(shí)延的基本方法。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[11]把信號(hào)的自相關(guān)和互相關(guān)相結(jié)合，提出了二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法，提高了時(shí)延估計(jì)精度[11]。文獻(xiàn)[12]結(jié)合了二次相關(guān)與傳統(tǒng)互相關(guān)的思想，提出了三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法，更進(jìn)一步提升了算法的抗噪性[12]。本文在綜合分析了文獻(xiàn)[13]中廣義互相關(guān)各種加權(quán)函數(shù)的性質(zhì)及其特點(diǎn)之后，將其與三次相關(guān)相融合，進(jìn)一步提高了提高時(shí)延估計(jì)精度，使其在更低信噪比條件下依然具有較好的時(shí)延估計(jì)性能。

2.1 基本一次相關(guān)時(shí)延估計(jì)

在實(shí)際檢測(cè)中，傳感器所接收的信號(hào)包括局部放電源的超聲波信號(hào)、其他多種聲源信號(hào)以及環(huán)境中的噪聲。所以，可設(shè)其中兩個(gè)信號(hào)模型為

式中：s(t)為局部放電源的信號(hào)；ui(t)為其他聲波干擾信號(hào)；v(t)為背景噪聲信號(hào)，D為時(shí)間延遲；tτi為第二個(gè)傳感器收到的其他聲波干擾信號(hào)相對(duì)于第一個(gè)的時(shí)間差；c為超聲波在空氣中的傳播速度，通常為340 m·s-1；tτv為第二個(gè)傳感器收到的背景噪聲信號(hào)相對(duì)于第一個(gè)的時(shí)間差。傳感器接收的信號(hào)為連續(xù)時(shí)間模擬信號(hào)，由于計(jì)算機(jī)只能處理離散信號(hào)，后期可對(duì)信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字離散信號(hào)供計(jì)算機(jī)處理。則兩信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，即一次相關(guān)為

計(jì)算出兩個(gè)信號(hào)的互能譜，再由傅里葉逆變換得到最終的相關(guān)函數(shù)，根據(jù)其特性，由式子(7)可知在τ=D時(shí)，aRss(τ-D)取得最大值，當(dāng)信噪比足夠大時(shí)，找出R12(τ)的峰值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)就是D，以上即為一次相關(guān)時(shí)延估計(jì)原理。

2.2 廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)

分析基本相關(guān)時(shí)延估計(jì)，并由式(9)可知，在信噪比相對(duì)較低時(shí)，背景噪聲和其他點(diǎn)的聲源干擾會(huì)使相關(guān)函數(shù)出現(xiàn)多個(gè)峰，從而大大影響了信號(hào)的相關(guān)函數(shù)值，使得相關(guān)計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差，因而要改進(jìn)算法使噪聲的影響最小。

在頻域上用不同的濾波器對(duì)接收的放電信號(hào)進(jìn)行處理，最終使得相關(guān)函數(shù)在時(shí)延點(diǎn)處的峰值更加明顯，這就是廣義互相關(guān)法的基本思想。

互能譜經(jīng)濾波后的形式為

其中：H(jω)被稱為加權(quán)函數(shù)。

廣義互相關(guān)法的關(guān)鍵就是選取怎樣的加權(quán)系數(shù)，以提高時(shí)延估計(jì)的精度，以源信號(hào)功率譜密度的倒數(shù)為例，即，利用該加權(quán)函數(shù)濾波后，兩路信號(hào)的互能譜為

很明顯，對(duì)該式右邊進(jìn)行逆變換后，在時(shí)域上相關(guān)函數(shù)中包含了一個(gè)沖激函數(shù)：δ(t-D)，且系數(shù)較大，表明波形在時(shí)延D處會(huì)出現(xiàn)相對(duì)尖銳的峰值。

目前，廣義互相關(guān)中主要有以下幾種方法：

2.3 三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)

在實(shí)際測(cè)量中，噪聲往往處于非理想狀況，導(dǎo)致在信噪比足夠低時(shí)還是會(huì)出現(xiàn)一定的誤差[14]，可對(duì)信號(hào)進(jìn)行多次相關(guān)來(lái)降低這個(gè)閾值，以提高信號(hào)抗噪性，例如三次相關(guān)。

由前文可知，式(3)中信號(hào)x1(t)的自相關(guān)函數(shù)R11(τ)可表示為

由維納辛欽定理知，兩信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)與其功率譜密度G11(jω)是一對(duì)傅里葉變換，表達(dá)式為

由于R11(τ)和R12(τ)兩個(gè)相關(guān)函數(shù)是時(shí)間函數(shù)，所以可將它們作為一組新的信號(hào)，用變量t代替τ，使其再進(jìn)行一次相關(guān)運(yùn)算：

由前文知，x1(t)與x2(t)為同一信號(hào)源傳遞到兩傳感器的信號(hào)，可近似認(rèn)為x2(t)不會(huì)發(fā)生畸變，幅度也沒(méi)有發(fā)生較大變化，僅僅發(fā)生了時(shí)延，則由相關(guān)函數(shù)定義可得：

同理，變量t代替τ，使其繼續(xù)進(jìn)行一次相關(guān)運(yùn)算，即兩信號(hào)的三次相關(guān)函數(shù)RRRR(τ)：

其中：3表示三次相關(guān)，當(dāng)τ=D時(shí)，三次相關(guān)函數(shù)取得最大值，則此時(shí)，時(shí)延值D為相關(guān)函數(shù)峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)。

3 廣義三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)

在總結(jié)了廣義互相關(guān)與三次相關(guān)算法各自的原理之后，本文在三次相關(guān)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種新的加權(quán)函數(shù)，使得三次相關(guān)與廣義互相關(guān)相結(jié)合，成為了一種的新型時(shí)延估計(jì)方法，并為其加入了快速傅里葉變換算法(Fast Fourier Transform,FFT)，改善了其計(jì)算量大的缺點(diǎn)。新型方法大大提高了抗噪性能，使得時(shí)延估計(jì)更加精準(zhǔn)，稱之為廣義三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)。

3.1 快速傅里葉變換

計(jì)算信號(hào)的相關(guān)函數(shù)時(shí)，計(jì)算量較大，采用FFT進(jìn)行快速計(jì)算，可以減少計(jì)算量。計(jì)算機(jī)只能處理離散信號(hào)，所以先對(duì)傳感器接收的連續(xù)時(shí)間模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散信號(hào)，使得x1(t),x2(t)變?yōu)閤1(n),x2(n)，再用FFT計(jì)算離散傅里葉變換，則有：

根據(jù)相關(guān)與卷積的關(guān)系知，相關(guān)運(yùn)算相當(dāng)于先對(duì)第二個(gè)函數(shù)反演，取共軛，再進(jìn)行卷積運(yùn)算：

由時(shí)域卷積定理知，兩信號(hào)在時(shí)域的卷積積分等于自身在頻域時(shí)的傅里葉變換的乘積，再結(jié)合傅里葉的尺度變換性質(zhì)可得：

同理，由此可知二次相關(guān)與三次相關(guān)的互能譜：

由此可減少大量計(jì)算量，得出三次相關(guān)值RRRR(n)：

3.2 基于三次相關(guān)改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)

由文獻(xiàn)[15]知：使用Eckart加權(quán)法時(shí)，權(quán)值會(huì)隨著信噪比的降低而減小，避免了噪聲峰值被加重，雖然增加了一定的計(jì)算量，但穩(wěn)定性更高[15]。

所以，為了進(jìn)一步提高三次相關(guān)的抗噪性能與估計(jì)時(shí)延的精準(zhǔn)度，本文基于Eckart函數(shù)加權(quán)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)方法，設(shè)計(jì)了一種新型加權(quán)函數(shù)，與三次相關(guān)相結(jié)合，成為一種新型的時(shí)延估計(jì)方法。

由前文可知：

設(shè)計(jì)新的加權(quán)函數(shù)為

由式(24)可以看出，新的加權(quán)函數(shù)明顯增強(qiáng)了有效信號(hào)的權(quán)值，在信噪比降低時(shí)同時(shí)降低了噪聲信號(hào)權(quán)值，將其反變換為時(shí)域，可使得時(shí)延點(diǎn)更加明顯，提高了其抗噪性能，將這種新方法定義為廣義三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)(Generalized Third Cross-Correlation,GTCC)，GTCC算法流程如圖2所示。

圖2 廣義三次相關(guān)(GTCC)算法流程圖Fig.2 Flow chart of GTCC algorithm

4 仿真對(duì)比與實(shí)驗(yàn)分析

為了檢驗(yàn)GTCC在實(shí)際環(huán)境中的定位效果，在實(shí)驗(yàn)室搭建了開(kāi)關(guān)柜電暈放電實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建以及信號(hào)的收集

4.1.1 高壓電源模型

目前，10 kV、35 kV等交流高壓開(kāi)關(guān)柜電氣設(shè)備廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，且直流電無(wú)法進(jìn)行升降壓，所以本文采用成都創(chuàng)新電子電器廠生產(chǎn)的CX-50TA高壓電源。輸入電壓為實(shí)驗(yàn)室220 V交流電，輸出電壓為4～20 kV，高壓電源的輸入、輸出接線圖如圖3所示，使其滿足放電電壓條件。

圖3 高壓電源輸入、輸出接線圖Fig.3 Wiring diagrams of high voltage power input and output

4.1.2 針板放電模型

在開(kāi)關(guān)柜的制造過(guò)程中，由于多方面原因，絕緣器件外通常有一些表面毛刺，在作業(yè)中的高壓環(huán)境下，將引起電暈放電。故常常采用針板電極來(lái)模擬電暈放電，開(kāi)關(guān)柜中的絕緣材料通常為石墨，所以針板放電模型的絕緣結(jié)構(gòu)采用石墨塊。上電極為高度為35 mm、倒角半徑為1 mm的黃銅尖端電極，下電極為直徑為50 mm、高度為25 mm的圓形石墨電極，上電極與石墨電極間距離為10 mm，放電前與放電時(shí)的針板電極模型如圖4所示。

圖4 放電前與放電時(shí)的針板電極模型Fig.4 Models of needle plate electrode before discharge and during discharge

4.1.3 信號(hào)的收集

實(shí)驗(yàn)在周圍環(huán)境足夠安靜時(shí)進(jìn)行，以避免不必要的噪聲盡量降低環(huán)境噪聲對(duì)其的影響。為了模擬超聲波傳感器，并使用Matlab軟件分析信號(hào)，本文用兩部手機(jī)來(lái)進(jìn)行超聲波放電信號(hào)的收集，二者之間距離小于1 m。但是，若人為進(jìn)行控制，收集的同步性會(huì)較低，相對(duì)于超聲波有著較高的延遲，為了避免這個(gè)問(wèn)題，用速度近似為光速的無(wú)線電波，即藍(lán)牙來(lái)控制，并用華為(HUAWEI)同款手機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，使得信號(hào)收集的同步性最大，保障了后續(xù)時(shí)延檢測(cè)的精度。

4.1.4 信號(hào)分析

原始放電信號(hào)與沿x軸放大的信號(hào)如圖6所示，用Matlab讀取接收到的聲發(fā)射信號(hào)，用變量huawei和HUAWEI分別代表圖中從左到右兩部手機(jī)的接收信號(hào)；將圖延x軸放大至0.1 ms為單位，可以看到，HUAWEI手機(jī)接收的信號(hào)在時(shí)域上相對(duì)于huawei手機(jī)接收的信號(hào)延遲了0.2 ms。

圖5 信號(hào)的收集Fig.5 Signal collection

圖6 原始放電信號(hào)與沿x軸放大的信號(hào)Fig.6 Original discharge signal and the signal amplified along x-axis

再測(cè)量放電源距兩部手機(jī)的距離，發(fā)現(xiàn)其相差大約為7 cm。聲波在空氣介質(zhì)中的傳播速度約為340 m·s-1，實(shí)際延遲時(shí)間與理論相符，進(jìn)一步說(shuō)明了信號(hào)的準(zhǔn)確性。

4.2 抗噪性的對(duì)比及分析

對(duì)采集的信號(hào)分別添加隨機(jī)高斯白噪聲，高斯白噪聲之間及其與超聲波信號(hào)之間互不相關(guān)。同前文所述，認(rèn)為同一環(huán)境下兩信號(hào)的信噪比(Signal to Noise Ration,SNR)相同。

基于本文提出的廣義三次相關(guān)算法，針對(duì)針板模型放電信號(hào)進(jìn)行時(shí)延估計(jì)。實(shí)驗(yàn)放電電壓設(shè)置為10 kV，并與其他3種算法在不同信噪比環(huán)境下進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性。

4.2.1 SNR為10 dB

信噪比為10 dB時(shí)4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果如圖7所示。由圖7可知，信號(hào)質(zhì)量較高時(shí)(SNR為10 dB)，4種方法的函數(shù)圖像在時(shí)延點(diǎn)處的峰值都比較明顯，誤差較小。

圖7 SNR為10 dB時(shí)4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果Fig.7 Time domain diagrams of four kinds of cross-correlation functions at SNR is 10 dB

4.2.2 SNR為0 dB

信噪比為0 dB時(shí)，4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果如圖8所示。由圖8可知，在信噪比降低(0 dB)時(shí)，4種方法都出現(xiàn)了相對(duì)較強(qiáng)的次高峰干擾，但其峰值仍都比較突出，尖銳程度較高。

圖8 SNR為0 dB時(shí)4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果Fig.8 Time domains diagram of four kinds of cross-correlation functions at SNR is 0 dB

4.2.3 SNR為-10 dB

SNR為-10 dB時(shí)4種互相關(guān)函數(shù)的時(shí)域結(jié)果如圖9所示。由圖9可知，在信噪比較低時(shí)(-10 dB)，基本互相關(guān)與二次相關(guān)的函數(shù)圖中，干擾嚴(yán)重，誤差較大。三次相關(guān)和三次廣義相關(guān)函數(shù)的峰值仍比較尖銳，但都出現(xiàn)了一些較強(qiáng)的干擾。

圖9 SNR為-10 dB時(shí)4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果Fig.9 Time domains diagram of four kinds of cross-correlation functions at SNR is-10 dB

4.2.4 SNR為-15 dB

SNR為-15 dB時(shí)4種互相關(guān)函數(shù)的時(shí)域結(jié)果如圖10所示。在-15 dB時(shí)，前三種方法的函數(shù)峰值幾乎已經(jīng)完全淹沒(méi)在干擾峰中，而三次廣義互相關(guān)函數(shù)的峰值依然足夠尖銳，在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了其在理論上的優(yōu)越性。

圖10 SNR為-15 dB時(shí)4種互相關(guān)算法的時(shí)域結(jié)果Fig.10 Time domains diagram of four kinds of cross-correlation functions at SNR is-15 dB

4.3 時(shí)延估計(jì)誤差的對(duì)比及分析

均方根誤差是用來(lái)衡量觀測(cè)值同真值之間的偏差[16]。為了進(jìn)一步分析在不同高斯白噪聲條件下傳統(tǒng)互相關(guān)、二次相關(guān)以及三次相關(guān)和廣義三次相關(guān)算法的時(shí)延估值能力，定義其時(shí)延估計(jì)均方根誤差為

式中：di為第i組測(cè)量值與真值的偏差值。

對(duì)本文選取的實(shí)驗(yàn)信號(hào)在不同信噪比下用不同方法進(jìn)行N=100次時(shí)延估算，得到四種時(shí)延估計(jì)算法在SNR為-20～10 dB條件下的時(shí)延估算標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果如圖11所示。

圖11 4種相關(guān)算法的時(shí)延估計(jì)性能對(duì)比Fig.11 Comparison of delay estimation performances of four correlation algorithms

由圖11可知，在SNR為-20～10 dB范圍內(nèi)二次相關(guān)及三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法均優(yōu)于基礎(chǔ)互相關(guān)法。當(dāng)SNR大于5 dB時(shí)，隨著信噪比的增加，二次相關(guān)及三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法的估值能力相當(dāng)，當(dāng)SNR小于5 dB時(shí)，隨著信噪比下降，三次相關(guān)法的估值準(zhǔn)確度高于二次相關(guān)法。

表1 在不同信噪比下各相關(guān)算法的時(shí)延估計(jì)誤差(單位：s)Table 1 Delay estimation errors of various correlation algorithms under different SNRs(unit:ms)

表2 某次各相關(guān)算法在不同信噪比下估計(jì)的時(shí)延(單位：s)Table 2 Time-delay estimates of various correlation algorithms at different SNRs(unit:ms)

綜上所述，三次相關(guān)法與傳統(tǒng)互相關(guān)、二次相關(guān)相比，在信噪比較低的環(huán)境中仍能保持較高的時(shí)延估計(jì)精度，能夠提高系統(tǒng)定位精度。

5 結(jié)論

由本文的實(shí)驗(yàn)和仿真分析結(jié)果可知，基本互相關(guān)、二次相關(guān)、三次相關(guān)和廣義三次相關(guān)4種方式的時(shí)延估計(jì)誤差隨著信噪比的降低而增大，互相關(guān)函數(shù)峰值的尖銳程度隨信噪比的降低而降低。相對(duì)于基本互相關(guān)、二次相關(guān)和三次相關(guān)，廣義三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)法在較低的信噪比時(shí)，波動(dòng)程度更小、峰值更尖銳，表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗噪性能。由于本文重點(diǎn)偏向于對(duì)新方法的驗(yàn)證，本次實(shí)驗(yàn)采集信號(hào)的方法較為繁瑣，應(yīng)用于開(kāi)關(guān)柜局部放電信號(hào)源定位中的實(shí)用性較差，后續(xù)可以加以改進(jìn)，用多個(gè)超聲波傳感器進(jìn)行信號(hào)的采集，并分析不同介質(zhì)中不同壓強(qiáng)與濕度對(duì)聲傳播的影響，在開(kāi)關(guān)柜坐標(biāo)系中對(duì)局部放電源進(jìn)行明確的定位，從而在更直觀的對(duì)比中突出廣義三次相關(guān)時(shí)延估計(jì)的優(yōu)越性以及實(shí)用性。