Dalgacık Analizi İle Yüksek Gerilim Aygıtlarından Alınan İşaretlerin Değerlendirilmesi

Abstract

Yüksek gerilim aygıtları üzerinde yapılan ölçme, deney ve durum izlemede elde edilen verilerin üzerine ortam koşulları, malzeme özellikleri, gerilim-akım karakteristikleri gibi pek çok etken etki etmektedir. Bu verilerin zaman uzayında değerlendirilmesi ile doğru sonuca her zaman ulaşmak mümkün olmayıp bazen özel veri işleme ve değerlendirme yöntemlerinin kullanılmasını gerektirmektedir. Bu tezde de son yıllarda geniş uygulama alanı bulan bir işaret analiz aracı olan dalgacık analizinin, yüksek gerilim üretim, ölçme ve deneyleri sırasında elde edilen veriler üzerinde, verilerin daha kolay değerlendirilmesi amacıyla kullanılmasına yönelik yeni yöntem ve uygulama alanlarının geliştirilmesine çalışılmıştır. Teorik ve deneysel çalışmalarda elde edilen bulgulara dayanarak darbe gerilimi ve kısmi boşalma işaretleri gibi farklı türden işaretler üzerinde çalışılmıştır. Bu işaretlerin analizleri esnasında gerekli olan en uygun ana dalgacık, ayrıştırma seviyesi, eşikleme kuralı ve eşikleme fonksiyonu gibi seviye, kural ve fonksiyonların üzerinde çalışılan işarete göre nasıl seçilmesi gerektiği belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre şekillendirilen işareti değerlendirme ve gürültüden arındırma süreçleri deneyle elde edilen farklı türden veri kümelerine uygulanmış ve uygun sonuçlar elde edilmiştir.

Many factors such as environmental conditions, material properties, voltage-current characteristics have affect on signals acquired during measurement, testing or condition monitoring of high-voltage equipment. It is not always possible to reach the correct outcome with time domain evaluation of these data and sometimes necessary to use special data processing and evaluation techniques. In this study, new methods and application areas with wavelet analysis, which is a signal analysis tool found wide range of application areas in recent years, were tried to be developed on data obtained from high voltage generation, measurement and test in order to ease to evaluate them. Based on outcomes of theoretical and experimental works, studies were made on different sort of signals such as impulse and partial discharge signals. It was determined how to select level, rule and functions, which are necessary for the analysis, such as the most suitable mother wavelet, decomposition level, thresholding rule and thresholding function according to different kind of data worked on. Noise removal and feature extraction procedures formed by gathered results were applied to different data sets and suitable results were obtained.