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。     

基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难。根据经验模态分解EMD(Emp iricalMode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法。局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果。仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性。     

基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法.对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难.根据经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法.局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果.仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性.     

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。     

基于经验模态分解的局部放电信号窄带周期干扰的抑制

现场局部放电在线检测过程中,常伴随有窄带周期性干扰,对局部放电信号的检测带来很大的困难.采用经验模态分解与变步长自适应滤波相结合的方法进行干扰抑制.通过计算机仿真和实际数据的处理,验证了该方法的有效性.     

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。     

改进经验模态分解阈值算法抑制强窄带干扰

为抑制电力设备局部放电在线监测中出现的较强窄带干扰,提出改进经验模态分解(EMD)阈值算法,改进了频域阈值算法并解决了其阈值和干扰频带难以确定的问题.首先在频域处理时设置一个较大阈值来降低窄带干扰幅值,接着EMD以得到含有特征频率的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行阈值处理,利用窄带干扰和局部放电信号在IMF分量上的特性差异来抑制窄带干扰.     

基于经验模态分解和自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制

在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得较好效果。为此,笔者提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法,首先在频域中降低干扰幅值,接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带,各频带内的窄带干扰频率相差有限,然后进行自适应噪声对消,以达到较好的滤波性能。仿真和实际数据验证了该算法的有效性。     

抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法

为了从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法。利用窄带干扰信号与局部放电信号品质因子的不同,在基于信号共振稀疏分解理论的基础上,实现窄带干扰和放电脉冲的有效分离。该方法能在有效抑制窄带干扰的同时,削弱随机干扰。仿真和实测信号的处理结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于经验模态分解的水轮发电机组局部放电信号提取

提出一种基于经验模态分解（EMD）的水轮发电机组局部放电信号提取方法。对实际局部放电信号,在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号,然后对中间信号进行经验模态分解,得到包含特征频率的固有模态函数（IMF）,接着对所得到的固有模态函数分量局部重构,从而提取出局部放电信号。通过实例证明了该方法的有效性。     

基于LS-SVM回归的频域分析法及其在局放窄带干扰抑制中应用

干扰抑制是电力设备局部放电监测中的关键技术之一,其中周期性窄带干扰在线监测时必须首先考虑滤除.提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归的频域分析法,先将采集到的原始时域信号变换到频域后,利用LS-SVM对信号干扰频率最大幅值点附近的数据进行拓延,再逆变换以得到真实信号.通过对频域阈值、频域分析及LS-SVM回归的频域分析3种方法的仿真数据分析和某变电站监测实际数据分析结果表明,所提出的LS-SVM回归的频域分析法有效地拓展了干扰频带的宽度,较好地抑制了窄带干扰残余.     

基于EEMD与边际谱能量的电缆局部放电定位方法

振荡波局部放电试验在电缆绝缘缺陷检测中得到了越来越多的研究和应用,但背景噪声干扰和放电脉冲匹配的问题会影响局部放电定位的准确度。为实现振荡波电压下电缆绝缘缺陷的准确定位,提出一种基于集合经验模态分解与Hilbert边际谱能量的局部放电定位方法。首先采用移动窗口阈值法提取出局部放电脉冲信号,采用集合经验模态分解算法对信号进行分解,对得到的各分量进行Hilbert变换获得其边际谱能量值;然后选择不同本征模态函数分量在原始信号边际谱能量值的占比作为特征量,计算信号相似度进行入射脉冲信号和反射脉冲信号的匹配,最终采用时域反射法进行局部放电定位;最后对35 kV电缆进行振荡波耐压试验,对检测到的局部放电信号进行定位计算。结果表明,提出的方法可以在高斯白噪声较强的情况下实现电缆绝缘缺陷定位,定位平均误差可以达到1.15%。     

基于LS_SVM高精度抑制局部放电信号窄带干扰的研究

在频域内抑制局部放电信号窄带干扰通常会造成局放信号能量损失.从时域出发,用最小二乘支持向量机拟合出一段窄带干扰信号,对其周期延拓得到测量时段内的全部窄带干扰信号,再将其从测量信号中减去,从而抑制了窄带干扰;讨论了最小二乘支持向量机嵌入维数对估算精度及参数(γ,σ)的影响.研究分析表明,本方法可有效抑制窄带干扰,窄带干扰越强、窄带信号频率与局放信号越接近,本方法优势越明显;合理选择嵌入维数可提高精度及参数鲁棒性.     

基于改进EEMD的局部放电信号处理研究

噪声环境下的电缆局部放电信号的高完备提取是电缆绝缘在线监测研究的关键。本文提出一种基于改进EEMD的局部放电信号降噪方法。首先对原始局部放电信号进行EEMD分解,对分解得到的每一阶模态分量（IMF）进行傅里叶变换,计算其对应的幅值方差作为阈值,结合局部加权回归散点平滑算法对筛选出的噪声与有效信号混合的IMF分量进行滤波,最后与纯净PD信号IMF分量进行叠加重构,得到滤波后的局部放电信号。通过仿真、实验室数据分析,降噪处理后的局部放电信号的信噪比和波形相似系数均有所提高,证明本文所提降噪方法的有效性。     

基于广义S变换和随机子空间的局放窄带干扰抑制方法

为了解决传统方法难以有效抑制局部放电中周期性窄带干扰的问题,本文提出了一种基于广义S变换和随机子空间的局部放电窄带干扰抑制方法.该方法首先利用广义S变换将染噪局放信号从时域变换到时频域中,接着利用局放信号和窄带干扰不同的时频特征确定窄带干扰数目和无局放时间片段,最后利用随机子空间算法估计窄带干扰参数,实现染噪局放信号的窄带干扰抑制.仿真和实际测试结果表明:相比于传统的广义S变换模矩阵方法和频率切片小波变换方法,本文所提方法对窄带干扰抑制效果更好,能更好地恢复原始局放波形.     

基于遗传算法和傅里叶级数的局部放电窄带干扰抑制

阐述了傅里叶级数法利用原始数据来重构窄带干扰的基本思想,分析了其重构精度受频率估计偏差和随机干扰影响较大的不足.在此基础上,结合遗传优化算法提出了一种抑制局部放电信号中窄带干扰的新方法.它不需要预知窄带干扰频率的精确值,而是通过遗传算法优化选择重构参数,避免了求解冗余方程组带来的累积误差,具有较强的自适应逼近能力和抗随...     

油中局部放电UHF频带选取及干扰的抑制

为消除变压器局部放电对现场测量的干扰,在对绝缘油中局部放电特高频信号频谱特征研究基础上,给出了特高频法测量绝缘油中局部放电的频率范围;为满足实际测量要求。采用包络检波方法对放大后的特高频信号进行降频处理;同时,提出了高频与特高频联合测量方法,用来消除现场局放测量中的干扰。对现场测量数据的处理结果表明,所提出的方法可很好抑制干扰信号。     

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。     

一种基于S＿VMD与Sdr＿SampEn的局部放电信号去噪方法

交联聚乙烯(XLPE)电缆作为“双碳”目标中电力传输的重要工具,在使用一定年限后绝缘性能会下降,局部放电(Partial Discharge, PD)检测作为评估XLPE电缆绝缘状态的重要手段已广泛应用。针对PD信号中存在的各类噪声问题,提出了一种基于Spearman变分模态分解(Spearman Variational Mode Decomposition, S＿VMD)与空间相关递归样本熵(Spatial Dependence Recurrence Sample Entropy, Sdr＿SampEn)的局部放电信号去噪方法。首先通过S＿VMD将信号分解为K个最优本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后通过计算各IMF的Sdr＿SampEn值来判定其是噪声主导分量还是PD主导分量;再对分类后的IMF分别采取改进小波阈值去噪和Savitzky-Golay(SG)滤波去噪,最后进行重构得到去噪后的PD信号。利用该方法对仿真与实测PD信号进行去噪处理,并与自适应变分模态分解(Adaptive VMD, AVMD)等去噪算法进行对比分析,结果表明该方法能...