基于EWT的高压电缆局部放电信号降噪研究

在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT )的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验小波变换对含噪信号进行分解,通过计算模态分量的峭度值,实现对脉冲信号的定位,将筛选出的有效特征分量进行重构。最后利用改进阈值函数去除重构信号中的冗余噪声,实现对多噪声的有效抑制。经仿真对比及现场试验测试,该方法能有效抑制窄带干扰和白噪声,较大程度地保留高压电缆局放中的有效信息,且在不同噪声环境下的降噪表现较为稳定。     

局部放电信号中的白噪声和窄带干扰

分析了局部放电信号中白噪声和周期性窄带干扰经小波变换后的不同特性 ,提出了抑制局部放电信号中白噪声干扰和周期性窄带干扰的分层式综合处理小波包变换算法。结果表明 ,用小波包变换提取局部放电信号有较好的自适应能力     

基于CEEMDAN与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法

对检测到的电缆局部放电信号降噪是实现电缆绝缘诊断与评估的前提,为此提出一种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将染噪局部放电信号进行分解,得到数个模态分量;然后,计算模态分量的峭度值,筛选出有效特征分量并重构;最后,将重构信号通过改进小波阈值法再次降噪去除冗余噪声,得到降噪后的局部放电信号。将该方法、传统小波阈值法及集合经验模态分解与改进小波阈值法分别用于不同噪声强度下局部放电仿真信号的降噪处理,结果表明该方法具有更高的信噪比与波形相似系数,能有效抑制周期性窄带干扰与白噪声。     

基于EMD的局部放电窄带干扰抑制算法

以经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为基础,提出了一种基于包络线及有效值的自适应窄带干扰抑制算法,用以从噪声中提取局放信号。EMD可以自适应地将信号分解成若干阶不同频率段的固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),窄带干扰经分解后在振幅上显示出与局放脉冲明显不同的特征,通过包络线及有效值确定的阈值可以有效地区别开来。仿真及实际处理结果表明:与常规的基于小波变换的窄带抑制算法相比,该算法具有较强的自适应性;能有效地抑制局放信号中的窄带干扰。     

基于变分模态分解和小波分析的变压器局部放电去噪研究*

为有效去除变压器局部放电信号中大量的电磁干扰,针对现有经验模态分解存在模态混叠等问题,提出将一种新的信号分解算法——变分模态分解结合小波运用在变压器局部放电信号中来抑制窄带周期干扰和白噪声。首先利用变分模态分解将含噪信号分解成若干个以某中心频率波动的模态,在分解过程中自动滤去白噪声;然后提取含局部放电信息的模态进行重构;最后通过小波去除残余窄带周期干扰,进而实现干扰抑制。仿真和实测信号分析结果表明,该方法能很好地抑制两类干扰,保留局部放电信号特征,验证了采用变分模态分解结合小波去除噪声的有效性,为局部放电信号去噪提供了一种新的方法。     

基于集合经验模态分解的局部放电信号的窄带干扰抑制

采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取.分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的解决方法.该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号.并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果.仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性.     

基于集合经验模态分解的局部放电信号的窄带干扰抑制

采用经验模态分解（EMD）方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取。分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解（EEMD）的解决方法。该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号。并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果。仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性。     

基于EEMD与KICA的局部放电窄带干扰抑制

窄带干扰严重时可能完全淹没局部放电信号,给局部放电检测工作带来巨大困难。针对局放信号经验模态分解模态混叠现象,提出采用集合经验模态分解与核独立分量分析抑制局部放电窄带干扰的方法。在局放信号叠加不同频率、不同幅值的窄带干扰情况下,该方法能较好地提取出局放信号,有效提高信噪比且信号失真小。仿真和现场测试信号的处理结果均验证了所提方法的有效性。     

基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法。该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号。通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征。     

基于变分模态分解和凹凸型阈值小波的电缆局部放电信号降噪方法

针对中高压电缆局部放电信号测量中常见的周期性窄带干扰和随机白噪声干扰的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和凹凸型阈值小波变换相结合的局部放电信号的降噪方法。先通过VMD对原始信号进行分解重构完成初步的降噪,再通过凹凸型阈值的小波变换进行进一步降噪。应用此方法分别对仿真信号和实测信号进行噪声抑制,并与传统降噪方法的降噪效果进行对比。对比结果证明所提方法相较于传统的软硬阈值的小波降噪等方法有更好的降噪效果,局放信号特征保留效果也更好。     

基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用

抑制白噪声干扰是局部放电（ Partial Discharge,PD）在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明：本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

应用变分模态分解和独立分量分析的变压器 局部放电信号特征提取研究

变压器局部放电信号中存在大量的电磁干扰,为有效提取特征量,提出利用变分模态分解法将被测信号分解成围绕若干中心频率波动的模态,同时去除白噪声;再进行含变压器局部放电信息的模态重构,用独立分量分析法滤除周期干扰噪声,实现信号的特征提取。仿真结果验证了方法的有效性,具有良好的去噪效果。     

基于广义S变换模时频矩阵的局部放电特高频信号去噪方法

为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。     

基于改进CEEMDAN的应答器上行链路信号降噪研究

针对在高速铁路复杂电磁环境中应答器上行链路(balise uplink, BU)信号传输受扰的问题,提出了一种基于自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)与小波包自适应阈值的联合降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将模拟BU信号分解为12个模态分量,根据相关系数判断分量为相关分量或无关分量;然后,相关分量经小波包降噪处理后重构为降噪后的BU信号;最后,选用信噪比(signal-noise ratio, SNR)和均方根误差(root mean square error, RMSE)作为评价指标,将该方法与目前广泛采用的6种降噪方法进行对比,信噪比提高了0.486 1～6.144 dB,均方根误差降低了0.054 9～11.091。为检验该方法的实际应用效果,采用联合降噪方法对实测BU信号进行降噪处理。仿真验证和实验验证的结果表明,采用联合降噪方法降噪后的BU信号不仅噪声分量得到了有效去除,而且信号特征保存完好,证明该方法能够应用于解决实际BU信...     

基于小波迹方法的局部放电信号消噪研究

在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。     

基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪

针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号。利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。实验结果表明：基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征。     

基于改进CEEMDAN和小波阈值的雨声信号去噪算法研究

为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号，本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值，并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解，将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量（IMF）;利用小波阈值，滤除高频IMF分量中的噪声分量，最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构，提取出较为纯净的雨声信号；实验表明，本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解（EMD）去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势，去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征，提高雨情分析的精确度。     

基于改进经验小波变换的局部放电荧光信号去噪

由于现场环境的复杂性,局部放电(partial discharge,PD)检测伴随着大量噪声干扰,易出现PD漏报与误报现象,影响电力设备后续运维工作。文中采用荧光光纤PD检测法,提出了基于谱峭度和改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应PD荧光信号去噪算法。首先利用快速谱峭度图确定荧光信号傅里叶频谱的紧支撑区域边界,随后对含噪荧光信号进行EWT分解并获得荧光信号所在的有用信号分量,最后对有用信号分量采用小波阈值法去除残留噪声,得到去噪后的PD荧光信号。利用该方法对仿真荧光信号进行去噪分析,并将去噪结果与经验模态分解-小波变换(empirical mode decomposition-wavelet transform,EMD-WT)法和EWT法进行对比,结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和归一化相关系数等指标方面都有所提升,证明了该方法具有良好的去噪效果。此外,实测信号的去噪结果表明,该方法的降噪率优于EMD-WT法和EWT法,具有较好的噪声抑制能力。