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。     

基于小波分解的自适应滤波算法在抑制局部放电窄带周期干扰中的应用

在局部放电在线监测中，由于窄带周期干扰的频率范围很宽，自适应滤波器的参数设置比较困难，有时甚至会导致算法不稳定。为此，文中提出了一种基于小波分解的自适应滤波算法，以用于抑制窄带周期干扰：利用小波的分频特性先将信号分解到不同的频段上，然后对各频段的信号施以自适应滤波，由于信号被分解到不同的频段，各频段内的窄带干扰频率相差有限，所以，可以根据各频段信号的特性采用最佳的滤波参数，以达到较好的滤波性能。计算机仿真分析和现场数据处理表明，该算法比普通自适应滤波算法有更好的抗干扰性能和稳定性。     

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。     

FFT频域分析算法抑制窄带干扰的研究

抑制干扰是信息处理的关键技术 ,滤除窄带干扰则是其中的重要内容。针对窄带干扰改进了基于 FFT滤波的频域分析算法 ,研究其滤除干扰的能力、对局放波形的畸变及所需计算时间等 ,并据此设计了有效的滤波器。仿真和现场实测数据处理结果表明效果良好     

基于熵阈值的小波包变换抑制局部放电窄带干扰的研究

阐述了正交小波基框架下二进小波变换和小波包变换的频域分割基本思想，研究了窄带干扰存在时被测信号的小波包变换及其树节点的信息熵变化情况，并利用信号信息测度的熵作为判断局部放电在线监测中窄带干扰存在与否的标准，提出基于熵阈值的小波包分解和重构算法。研究结果表明，当窄带干扰存在时，被测信号的小波包变换树节点的信息熵明显增大，能够用作被测信号中存在窄带干扰的判据；仿真分析和实测数据处理表明，文中方法具有良好的自适应性，无需事先确定窄带干扰的数目及其中心频率，干扰抑制能力强，能准确提取局放脉冲的相位。     

FFT与小波分析应用于抑制局部放电窄带干扰

局部放电极易被噪声污染,众多干扰中载波通讯、高频保护、无线电广播等周期干扰尤其严重,而窄带干扰严重时可能完全淹没局部放电信号,这给局部放电的检测工作带来了巨大困难。为了从强的窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,在基于FFT与小波分析理论的基础上,根据窄带干扰与局部放电信号具有不同频谱的特性,提出了抑制局部放电信号窄带干扰的新方法。考虑FFT处理方法的频谱泄漏性,再用小波变换对FFT处理后的局部放电信号进行进一步消噪,由此能够取得很好的消噪效果。仿真结果表明,此方法对窄带干扰去噪要比FFT、小波及小波模极大值去噪效果好,且得到的局部放电信号失真小。     

基于改进SVD算法的局部放电窄带干扰抑制方法

为了解决阈值法和传统奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法在局部放电(partial discharge,PD)周期性窄带干扰抑制过程中存在的窄带干扰抑制不干净和PD波形畸变的现象,提出了一种带引导信号的SVD算法进行PD信号的窄带干扰抑制.首先结合PD混合信号快速傅里叶变换...     

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。     

TLS-ESPRIT在局部放电窄带干扰抑制中的应用

针对局部放电信号的多态性以及利用混沌振子抑制周期性窄带干扰存在的不足,将一种阵列信号处理方法总体最小二乘-旋转矢量不变技术TLS-ESPRIT(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)应用到局部放电信号窄带干扰抑制中。首先将含有窄带干扰的局放信号进行采样并形成HANKEL矩阵;再对HANKEL矩阵进行奇异值分解,划分为窄带干扰子空间与局放信号子空间,并判断是否存在窄带干扰及主要干扰的真实数目;最后通过TLS的二次消噪处理,改善周期性窄带干扰参数的提取精度。研究结果表明,该方法能够有效识别窄带干扰参数和有效处理多种形态的放电信号。     

改进阈值函数的小波熵方法抑制局部放电白噪声的研究

针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。     

基于短时傅里叶变换的局部放电窄带干扰抑制

为有效抑制局部放电(PD)信号中周期性窄带干扰,文中提出短时傅里叶变换和矩阵束相结合的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法利用短时傅里叶变换分析染噪PD信号,得到窄带干扰数目,同时分离出染噪PD信号中信号帧和噪声帧;采用矩阵束算法在噪声帧中对窄带干扰参数进行估计,重构出全时段的窄带干扰,实现局部放电的窄带干扰抑制。仿真及实测染噪PD信号的去噪效果表明,与传统的傅里叶级数法和局部能量比法相比,所提方法去噪后的残余噪声更小,对染噪PD信号中窄带干扰有很好的抑制效果。     

基于混沌控制的周期窄带干扰抑制方法研究

将混沌控制理论用于局部放电在线检测的混沌算法用谱分析获取窄带干扰的周期 ,设置适当的周期参数扰动来控制Duffing Homes混沌振子系统 ,实现对检测信号中窄带干扰的精确估计和抑制。实验表明 ,特定的混沌系统可准确快速地识别并抑制窄带周期信号 ,而对局部放电脉冲信号无任何影响     

多小波消噪算法在局部放电检测中的应用

在简单介绍多小波理论及其消噪算法的基础上，将其应用于抑制局部放电检测中的噪声干扰。局部放电是具有多种形态的非平稳信号，针对常见的4种形态的局部放电脉冲，以均方误差为衡量指标，通过蒙特卡罗仿真分析，研究了小波与多小波在不同局部放电模型下的消噪效果，并就二者提取多态性局部放电的性能进行了比较。研究结果表明，多小波对局放的先验知识要求较低，能够有效地处理多种形态的局放信号，在抑制噪声干扰的同时，能够保留更完整的局部放电信息。     

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Hilbert—Huang变换的变压器局部放电信号特征提取

针对现场检测的变压器局部放电信号中含有大量的噪声,提出了1种基于Hilbert-Huang变换法的局放信号的恢复方法,并进行了模拟降噪试验;通过对加噪信号进行EMD分解,再选取合适的IMF分量进行叠加,可以巧妙地消除外界噪声,并且保留了局部放电信号本身的大部分特征,失真较小,试验证明该方法是高效可行的。     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。