粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择

小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。     

蚁群优化小波阈值算法用于变电设备状态信号提取

针对变电设备状态信号的快速有效提取,降低去噪信号的畸变率,本文提出了一种用于电气设备状态信号去噪的蚁群优化小波阈值算法。该方法在计算最优阈值时,采用基于SURE无偏估计的最优阈值选择方法,结合蚁群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,大大提高了最优阈值自适应寻优速度。为了验证其去噪效果,本文还引进标准软阈值法及梯度迭代优化小波阈值方法对两种典型人工平稳信号、局部放电模拟信号及实测局部放电工频信号进行去噪,结果表明本文提出的方法比其他两种方法的去噪效果更优,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

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。     

混合粒子群优化小波自适应阈值估计算法及用于局部放电去噪

小波去噪是局部放电(PD)检测中常用的去噪手段,小波阈值的选取会对局部放电信号失真度及误差产生重要影响。为了提高局部放电小波去噪的自适应能力,降低去噪畸变,提出了1种用于局部放电信号去噪的混合粒子群优化小波自适应阈值估计(HPSOWATE)算法。针对普通阈值选取算法容易陷入局部最优的问题,采用融合了交叉、变异的HPSOWATE算法进行了全局自适应搜索最优阈值。引入遗传算法及标准粒子群算法对计算结果进行了验证。对局部放电染噪仿真信号和现场实测信号的去噪结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优位置,较快收敛到全局最优,显著提升了结果可信度和算法计算速度。计算结果表明,所提出的算法在不同信噪比下得到的去噪信号的均方误差(MSE)和幅值误差都最佳,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,具有良好的应用价值。     

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。     

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。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

基于EMD的局部放电去噪方法的研究

针对局部放电信号在线检测中通常存在噪声污染、小波变换受小波基的选择影响较大,能量泄露及脉冲信号畸变等问题,在EMD的基础上,采用基于自相关函数的改进时空去噪和阈值去噪相结合的EMD去噪方法,在MATLAB的环境下进行仿真验证,并对电晕放电信号进行去噪分析。结果表明:采用该方法去噪性能在信噪比和波形畸变率两方面都较db4和db8小波去噪更好,有良好的去噪效果。     

一种基于谱峭度的局部放电信号提取新方法

针对局部放电信号中受到的平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,提出了一种基于谱峭度的局部放电信号提取方法。首先求取出含噪局部放电信号的谱峭度,然后根据谱峭度设计自适应带通Wiener滤波器。对经过滤波器滤波后的信号进行小波平滑去噪,提取出更加精确的局部放电信号。分别采用所提方法和小波阈值去噪方法提取局部放电信号,结果表明,所提方法能够很好地抑制平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,且各个性能指标都优于小波阈值去噪方法。     

Db复小波在超高频局部放电测量中的应用(英文)

On-line partial discharge(PD)detection still remains a very challenging task because of the strong electromagnetic interferences.In this paper,a new method of de-noising,using complex Daubechies wavelet(CDW)transform,has been proposed.It is a relatively recent enhancement to the real-valued wavelet transform because of tow important properties,which are nearly shift-invariant and availability of phase information.Those properties give CDW transform superiority over other real-valued wavelet transform,and then the construction algorithm of CDW is introduced in detail.Secondly,based on the real threshold algorithm of real-valued wavelet transform,complex threshold algorithm is devised.This algorithm take the different characteristics of real part and imaginary part of complex wavelet coefficients into account,it modifies the real and imaginary parts of complex wavelet coefficients respectively.Thirdly,to obtain a real de-noised signal,new combined information series is devised.By applying different combination of real part and imaginary part of de-noised complex signal,a real de-noised signal can be restored with higher peak signal-to-noise ratio(PSNR)and less distortion of original signals.Finally,On-site applications of extracting PD signals from noisy background by the optimal de-noising scheme based on CDW are illustrated.The on-site experimental results show that the optimal de-noising scheme is an effective way to suppress white noise in PD measurement.     

基于时域能量与自适应奇异值阈值的改进局放信号去噪方法

局部放电(简称局放)检测是探测电力电缆绝缘缺陷的有效手段。针对传统短时奇异值分解(STSVD)白噪声抑制方法存在的不足,文中提出了一种基于时域能量与自适应奇异值阈值的局放信号白噪声抑制方法。该方法利用自适应奇异值阈值估计策略对重构奇异值个数进行准确估计,并在此基础上结合时域能量准则仅对局放脉冲区域进行去噪处理,从而极大地提升了算法的执行效率。对仿真和实测含噪局放信号进行处理,并将去噪结果与现有的自适应奇异值分解(ASVD)、传统STSVD及小波变换去噪结果进行对比。研究结果表明：相比于ASVD、小波变换去噪方法,文中所提去噪方法能够取得更好的去噪效果,去噪后波形误差更小;相比于传统STSVD,文中所提方法能够有效解决去噪后存在的毛刺干扰问题,且计算速率更快。     

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。     

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。     

基于改进小波阈值去噪和RCRSV-MP算法的电力系统低频振荡模态辨识

针对广域测量系统低频振荡辨识中存在噪声干扰和定阶不准确的问题,提出了基于改进小波阈值去噪和奇异值相对变化率(RCRSV)定阶的矩阵束(MP)算法相结合的方法对电力系统低频振荡模态进行辨识。在小波去噪基础上对阈值进行改进,使得阈值随分解层数的增加而发生改变,能够有效地抑制低频振荡信号的噪声;然后将去噪后的信号用RCRSV-MP算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模态参数。根据RCRSV定阶具有自适应性,无需人为设定阈值。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例的结果显示,所提方法相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点,具有较强的实用性,能够实现在线辨识。     

一种基于复小波变换提取PD信号的分块自适应复阈值算法

基于复小波系数之间的相关性以及块阈值算法能充分利用周围小波系数的特点,创建一种用于复小波变换对PD信号的去噪的分块自适应复阈值算法,并与点自适应复阈值算法和分块自适应实阈值算法的去噪效果进行了对比.利用变化趋势参数(VTP)和波形相似性参数(NCC),并结合去噪前后的信噪比(SNR)对仿真PD信号的去噪效果进行综合评价.最后,将分块自适应复阈值技术用于对实验室实测的模拟GIS超高频PD信号的去噪.结果表明,采用分块自适应复阈值算法的复小波变换抑制白噪声效果更好,在保证高信噪比(SNR)或噪声抑制比(NRR)的情况下,对信号的畸变也更小.