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Hilton de Oliveira MotaIvan Jose da Silva LopesRicardo Luiz da Silva AdrianoAndré de Souza Oliveira Avelar2019-08-11T18:57:08Z2019-08-11T18:57:08Z2019-02-26http://hdl.handle.net/1843/RAOA-BCEHJ9A integridade do isolamento de equipamentos elétricos é de grande importância e um teste não invasivo para verificação desta integridade é o diagnóstico por Descargas Parciais (DP). Este tipo de diagnóstico pode ser feito até mesmo com o equipamento em operação. Falhas indesejadas no processo de fabricação dos dielétricos podem resultar em pequenas cavidades no material. Quando estas cavidades são expostas a um campo elétrico, ocorre um processo de ionização causando pequenas descargas elétricas localizadas, denominadas DP. A medição de DP realizada em campo geralmente possui um alto nível de ruído das mais diversas origens, tais como ondas de rádio, transientes dos dispositivos da eletrônica de potência e a própria eletrônica do sistema de medição da DP. O ruído é prejudicial ao sistema de processamento da DP, pois pode conduzir a uma determinação incorreta da amplitude da DP, uma falsa detecção ou uma falha em corretamente detectar a DP. Este trabalho de pesquisa apresenta um novo método de processamento de sinais para atenuação de ruídos em sinais de DP baseado no algoritmo Análise de Componentes Morfológicas (MCA), que utiliza dicionários sobrecompletos, representações esparsas e informações prévias do sinal. O MCA é baseado na premissa que os pulsos de DP e o ruído possuem diferentes morfologias e ambos estão superpostos, podendo ser separados analisando suas formas particulares. O método foi testado em sinais de DP sintéticos adicionados de ruído modulado em amplitude (AM), Gaussiano e impulsivo. O método também foi avaliado em sinais de DP medidos. O método MCA proporcionou resultados com elevada qualidade para sinais sintéticos contendo alto nível de ruído impulsivo e AM, com amplitude até superior à amplitude do pulso da DP. Já para o ruído Gaussiano, o método MCA obteve resultados adequados para baixos níveis deste ruído, todavia não obteve um desempenho eficiente para altos níveis. Considerando os sinais medidos, o método novamente apresentou resultados com alta qualidade para sinais contendo alto nível de ruído impulsivo e AM. Em todos os casos mencionados, o método MCA recuperou a forma de onda do pulso da DP com uma alta correlação cruzada, apresentou um baixo desvio na amplitude do pulso e proporcionou ganhos consideráveis na relação sinal-ruído.Electrical equipment insulation integrity is of great importance and a non-invasive test to verify this integrity is the Partial Discharge diagnosis (PD). This kind of diagnosis can be accomplished even with the equipment under operation. Undesired failures in the dielectric manufacturing process may result in small cavities in the material. When these cavities are exposed to an electric field, an ionization process occurs causing small localized electrical discharges, known as PD. On-site measured PD usually has high noise level from diverse sources, such as radio waves, transients of power electronic devices and the PD measurement system electronics itself. Noise is prejudicial to the PD processing system, since it may lead to an incorrect PD amplitude determination, a false detection or a failure to correctly detect a PD. This research work presents a new method of PD signal denoising based on Morphological Component Analysis (MCA) algorithm, which uses overcomplete dictionaries, sparse representations and signals prior information. The MCA is based on the assumption that the PD pulses and noise are morphologically different superimposed components and, as such, can be separated by analyzing their particular shapes. The method was tested on synthetic PD signals associated to amplitude modulated (AM), Gaussian and impulsive noise. The method was also tested on measured PD signal. The MCA method achieved high quality results on synthetic PD signals containing high impulsive and AM noise levels, even with amplitudes greater than the PD pulse amplitude. As for Gaussian noise, the MCA method achieved adequate results with low noise level, however did not achieve efficient performance with high noise level. Considering measured PD signals, once again the method presented high quality results for signals containing high impulsive and AM noise levels. The MCA method recovered the PD pulse waveform with a high cross-correlation, presented low pulse amplitude deviation and provided considerable improvement in signal-to-noise ratio for all the mentioned cases.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaDescargas elétricasProcessamento de sinaisAtenuação de ruídosAnálise de componentes morfológicasRepresentações esparsasDicionários sobrecompletosDescargas parciaisProcessamento de sinais de descargas parciais utilizando dicionários sobrecompletos e análise de componentes morfológicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdisserta__o_v3_andr__de_souza_oliveira_avelar.pdfapplication/pdf2759675https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RAOA-BCEHJ9/1/disserta__o_v3_andr__de_souza_oliveira_avelar.pdf2346a1d7cbb2a3506d62d4f1843ff065MD51TEXTdisserta__o_v3_andr__de_souza_oliveira_avelar.pdf.txtdisserta__o_v3_andr__de_souza_oliveira_avelar.pdf.txtExtracted texttext/plain180078https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RAOA-BCEHJ9/2/disserta__o_v3_andr__de_souza_oliveira_avelar.pdf.txt049542b6b7dfe6d420dc55accf0b4e43MD521843/RAOA-BCEHJ92019-11-14 10:47:46.898oai:repositorio.ufmg.br:1843/RAOA-BCEHJ9Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T13:47:46Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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