本发明涉及信号处理，特别是涉及一种局部放电信号的时域参数提取方法及相关设备。
背景技术：
1、为满足高压输电线路走廊的灵活性，保证输电环节的可靠性及稳定性，诸如气体绝缘全封闭组合电器(gis)、气体绝缘金属封闭输电线路(gil)等气体绝缘类的高压电气设备，通常是高压输电系统中的重要组成部分之一。在高压电气设备的实际运行过程中，由于绝缘材料的气隙缺陷、螺钉等金属设备松动及金属异物等，常常会导致高压电气设备的电场发生严重畸变，产生局部放电信号，对设备运行造成不良影响。
2、为保障设备运行安全，在高压电气设备的运行过程中，通常需对局部放电信号进行检测，以及时发现并修复潜在的故障。在局部放电信号的检测场景中，需对局部放电信号的起始时刻及截止时刻等时域参数进行分析，以针对局部放电信号进行偏斜度、陡度等特征提取或局部放电源定位等处理。目前，局部放电信号的时域参数提取方式，主要是利用示波器测量待分析的局部放电信号，由工作人员手动在示波器上选取信号的上升沿和下降沿，从而定位局部放电信号的起始时刻和截止时刻，实现时域参数提取。
3、然而，在高压电气设备的实际运行场景中，时常会受到各类随机噪声干扰，当信号的信噪比较低时，实际信号可能因为随机噪声的干扰被淹没。在现有的时域参数提取方式中，在监测到的局部放电信号的波形基础上，手动提取起始时刻及截止时刻等时域参数，若示波器测量到的信号中包含了大量随机噪声的影响，该信号呈现则与实际的局部放电信号存在一定的差异，导致无法提取准确的时域参数，使得信号分析的准确性较差，不利于维护设备运行安全。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种局部放电信号的时域参数提取方法，以解决现有通过示波器手动提取时域参数的方式，容易受到随机噪声的影响，当面对低信噪比的信号时，通常无法准确提取时域参数，使得信号分析的准确性较差的问题。
2、本发明实施例还提供了一种局部放电信号的时域参数提取装置，用以保证上述方法实际中的实现及应用。
3、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
4、一种局部放电信号的时域参数提取方法，包括：
5、确定待检测的局部放电信号；
6、对所述局部放电信号进行信号转换，获得所述局部放电信号对应的离散局部放电信号；
7、基于预先构建的变尺度差分滤波器，对所述离散局部放电信号进行卷积处理，得到所述离散局部放电信号对应的卷积结果；所述变尺度差分滤波器为基于变尺度平移窗函数所构建的滤波器；
8、对所述卷积结果进行相关运算，将运算结果作为所述局部放电信号对应的变尺度相关差分输出结果；
9、对所述变尺度相关差分输出结果进行峰值搜索，获得所述变尺度相关差分输出结果对应的最大值和最小值；
10、确定所述局部放电信号对应的采样频率，并基于所述采样频率确定所述局部放电信号对应的时间间隔；
11、确定所述变尺度差分滤波器对应的半阶数；
12、依据所述最大值、所述最小值、所述时间间隔和所述半阶数，确定所述局部放电信号对应的起始时间和截止时间，实现所述局部放电信号的时域参数提取。
13、上述的方法，可选的，所述对所述局部放电信号进行信号转换，获得所述局部放电信号对应的离散局部放电信号，包括：
14、确定抽序值；
15、基于所述抽序值对所述局部放电信号进行等间隔降采样处理，将处理获得的信号作为所述离散局部放电信号。
16、上述的方法，可选的，所述变尺度差分滤波器的构建过程，包括：
17、确定滤波器半阶数，并基于所述滤波器半阶数进行奇数滤波器阶数计算，获得滤波器总阶数；
18、基于所述滤波器总阶数，确定滤波器序列；
19、确定滤波器累加系数和滤波器累减系数；
20、依据所述滤波器序列、所述滤波器累加系数和所述滤波器累减系数，构建滤波器静态模型；
21、确定滤波器变尺度平移窗函数；
22、依据所述滤波器变尺度平移窗函数和所述滤波器静态模型，构建所述变尺度差分滤波器。
23、上述的方法，可选的，所述确定滤波器变尺度平移窗函数，包括：
24、确定可伸缩尺度因子；
25、基于所述可伸缩尺度因子和所述滤波器序列，构建初始的变尺度平移窗函数；
26、对所述初始的变尺度平移窗函数进行快速傅里叶变换，将处理结果作为所述滤波器变尺度平移窗函数。
27、上述的方法，可选的，所述初始的变尺度平移窗函数为：
28、
29、所述滤波器变尺度平移窗函数为：
30、gr(f)＝fft(gr(k))
31、所述变尺度差分滤波器为：
32、
33、其中，r表示所述可伸缩尺度因子，k表示所述滤波器序列，h(k)表示所述滤波器静态模型。
34、上述的方法，可选的，所述对所述卷积结果进行相关运算，将运算结果作为所述局部放电信号对应的变尺度相关差分输出结果，包括：
35、对所述卷积结果进行共轭处理，获得所述卷积结果对应的共轭复数结果；
36、将所述卷积结果与所述共轭复数结果进行乘积运算，将运算结果作为所述变尺度相关差分输出结果。
37、上述的方法，可选的，所述依据所述最大值、所述最小值、所述时间间隔和所述半阶数，确定所述局部放电信号对应的起始时间和截止时间，包括：
38、对所述最大值与所述半阶数进行差运算，将运算结果作为第一差值；
39、对所述第一差值与所述时间间隔进行乘积运算，将运算结果作为所述起始时间；
40、对所述最小值与所述半阶数进行差运算，将运算结果作为第二差值；
41、对所述第二差值与所述时间间隔进行乘积运算，将运算结果作为所述截止时间。
42、一种局部放电信号的时域参数提取装置，包括：
43、第一确定单元，用于确定待检测的局部放电信号；
44、信号转换单元，用于对所述局部放电信号进行信号转换，获得所述局部放电信号对应的离散局部放电信号；
45、卷积单元，用于基于预先构建的变尺度差分滤波器，对所述离散局部放电信号进行卷积处理，得到所述离散局部放电信号对应的卷积结果；所述变尺度差分滤波器为基于变尺度平移窗函数所构建的滤波器；
46、相关运算单元，用于对所述卷积结果进行相关运算，将运算结果作为所述局部放电信号对应的变尺度相关差分输出结果；
47、峰值搜索单元，用于对所述变尺度相关差分输出结果进行峰值搜索，获得所述变尺度相关差分输出结果对应的最大值和最小值；
48、第二确定单元，用于确定所述局部放电信号对应的采样频率，并基于所述采样频率确定所述局部放电信号对应的时间间隔；
49、第三确定单元，用于确定所述变尺度差分滤波器对应的半阶数；
50、第四确定单元，用于依据所述最大值、所述最小值、所述时间间隔和所述半阶数，确定所述局部放电信号对应的起始时间和截止时间，实现所述局部放电信号的时域参数提取。
51、一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的局部放电信号的时域参数提取方法。
52、一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的局部放电信号的时域参数提取方法。
53、基于上述本发明实施例提供的一种局部放电信号的时域参数提取方法，包括：确定待检测的局部放电信号；对局部放电信号进行信号转换，获得局部放电信号对应的离散局部放电信号；基于预先构建的变尺度差分滤波器，对离散局部放电信号进行卷积处理，得到离散局部放电信号对应的卷积结果；变尺度差分滤波器为基于变尺度平移窗函数所构建的滤波器；对卷积结果进行相关运算，将运算结果作为局部放电信号对应的变尺度相关差分输出结果；对变尺度相关差分输出结果进行峰值搜索，获得变尺度相关差分输出结果对应的最大值和最小值；确定局部放电信号对应的采样频率，并基于采样频率确定局部放电信号对应的时间间隔；确定变尺度差分滤波器对应的半阶数；依据所述最大值、最小值、时间间隔和半阶数，确定局部放电信号对应的起始时间和截止时间，实现局部放电信号的时域参数提取。应用本发明实施例提供的方法，利用变尺度差分滤波器对局部放电信号进行卷积处理，并对卷积结果进行相关运算，获得变尺度相关差分输出结果，通过对变尺度相关差分输出结果进行峰值搜索，提取出局部放电信号的起始时刻和截止时刻等时域参数。基于变尺度差分及相关处理，可对局部放电信号的背景噪声进行有效抑制，提升信号的能量增益，有利于提取出准确的时域参数，继而提高信号分析的准确性。
1.一种局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述对所述局部放电信号进行信号转换，获得所述局部放电信号对应的离散局部放电信号，包括：
3.根据权利要求1所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述变尺度差分滤波器的构建过程，包括：
4.根据权利要求3所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述确定滤波器变尺度平移窗函数，包括：
5.根据权利要求4所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述初始的变尺度平移窗函数为：
6.根据权利要求1所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述对所述卷积结果进行相关运算，将运算结果作为所述局部放电信号对应的变尺度相关差分输出结果，包括：
7.根据权利要求1所述的局部放电信号的时域参数提取方法，其特征在于，所述依据所述最大值、所述最小值、所述时间间隔和所述半阶数，确定所述局部放电信号对应的起始时间和截止时间，包括：
8.一种局部放电信号的时域参数提取装置，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1～7任意一项所述的局部放电信号的时域参数提取方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求1～7任意一项所述的局部放电信号的时域参数提取方法。
