尺度空间滤波在局部放电脉冲提取中的应用

在提出脉冲提取思想的基础上，利用局部放电信号所固有的奇异性特征，将小波变换的奇异性检测原理应用于提取局部放电脉冲。为了满足局部放电在线监测的在线准实时要求，提出了改进的尺度空间滤波算法，并将其应用于局部放电脉冲的提取。通过相邻尺度的小波系数直接相乘，可以突出奇异点的信号，并获得基于尺度的屏蔽滤波器，将阈值方法和尺度空间滤波相结合，最终得到基于时域的屏蔽滤波器，将时域滤波器和原信号相乘，就可以提取出局部放电脉冲。仿真试验和发电机实测信号的算例表明，相对于模极大值算法，该方法在提高运算速度的基础上，不但能准确检测出局部放电脉冲，而且能很好地保持局部放电脉冲的幅度和位置。     

一种基于屏蔽滤波的行波信号消噪方法

针对实际电力系统行波信号中存在噪声干扰的问题,提出了一种基于屏蔽滤波的行波信号消噪方法,对信号进行极大重叠离散小波包变换,将信号分解在不同的尺度上,利用能量算子得到能量强化后的小波包系数,通过计算小波包相邻尺度的相关度,归一化后得到的相关系数与各个尺度的小波包系数进行比较,获得信号奇异点,形成屏蔽滤波器,将屏蔽滤波器与各个尺度下的小波包系数相乘,从而得到新的小波包系数,利用小波包系数得到行波信号产生的准确位置.理论分析、ATP仿真结果及现场实际数据验证了该方法的有效性.     

基于模极大值小波域的局部放电信号重构算法

局部放电信号是奇异信号，利用模极大值原理，可以对局部放电信号去噪，然而，对于单个的局部放电脉冲信号，如何由保留下来的少数模极大值点重构局部放电信号是一个重要课题。为此，该文提出一种基于模极大值小波域的局部放电信号重构算法，该算法先根据模极大值小波域的定义求出局部放电信号的模极大值小波域，从而得到局部放电信号的小波系数，然后逆变换得到局部放电信号，实例分析表明，该算法程序简单，易实现，速度快，能满足局部放电在线监测的需要。     

基于传感器阈值法的局部放电信号自消噪

为抑制噪声干扰准确提取局放信号,针对局部放电脉冲的时域特征,运用电流、电容耦合以及电磁波传感器同时获取局部放电信号,将不同传感器采集的信号在时域上相乘,从而确定放电脉冲的起始和终止时间,再利用这两个阈值构建出一个时域屏蔽滤波器;运用该滤波器对含有背景噪声的原局部放电信号自行消噪,进而从噪声中提取出放电信号,提高信噪比。采用实际局部放电脉冲信号加人工模拟噪声信号对该消噪方法定量验证的结果表明,该屏蔽滤波器结构简单,容易实现在线处理,具有良好的消噪效果和应用前景。     

用于提取局放脉冲的波形匹配识别方法初探

针对现场采集的局部放电信号中经常混杂白噪声和窄带周期干扰现象,本文首次提出使用Laplace小波按照波形匹配的原则来提取局部放电脉冲信号的方法.利用该小波波形与局部放电脉冲波形相吻合程度较好的特点,根据波形匹配的原则对含噪信号在一个由该小波构成的小波基函数空间中进行模式识别,进而去除噪声,提取局部放电脉冲信号.该方法不仅能够用于去噪,而且可以确定脉冲的放电主频率、衰减度、放电时刻及放电个数,从而为故障识别和定位奠定良好的基础.仿真和实验结果显示该算法具有良好的去噪性,同时可以获得更多的局放脉冲信息.     

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。     

Bd-小波用于从强电磁干扰中提取局部放电脉冲信号的研究

研究了Bd-小波的时频调节特性,结合放电脉冲的时频特性,得到适合于提取放电脉冲的Bd-小波,利用该小波研究了局部脉冲在小波域的特征,提出了利用小波变换从强电磁干扰环境中提取放电脉冲的方法;研究了利用该方法从连续周期性干扰和白噪声干扰中提取放电脉冲的可行性。最后从实际测量到的现场干扰中提取了放电脉中,表明了该方法的可行性和实用性。     

小波与分形理论的互补性及其在局部放电模式识别中的应用研究

研究应用于电气设备局部放电模式识别及故障诊断的放电特征量提取方法,是电气设备状态维护技术研究中的难题之一。该文从尺度变换的角度,研究了小波与分形理论的互补性;并从局部放电信号小波分解后的能量谱图提取放电特征,用于局部放电模式识别。研究结果表明：选用适当的小波函数和尺度函数,将局部放电信号的逼近信号能量谱和精细的结构能量谱的分形维数作为局部放电模式特征,能够有效地应用于局部放电模式识别中。该项研究结果具有较高的理论和应用价值。     

提取局部放电脉冲特征的新算法

针对局部放电测量中存在的缓变窄带干扰,采用Ｍａｌａｔ塔式小波分解算法对局部放电信号和噪声信号的小波分解特性进行详细研究,并提出了一种基于ａｄｈｏｃ算法思想的算法,来提取局部放电脉冲的位置与幅值特征。实验证明,该算法能有效地提取局部放电信号的特征,可用于绝缘局部放电在线监测。     

基于原始信号多尺度信息的局部放电特征提取与识别

不同类型的局部放电脉冲,对电缆的危害程度不同,其判断标准也不一样,因此对局放类型的辨识具有重要意义.制作了沿面放电、悬浮放电、针-板放电和自由颗粒放电4种典型的故障缺陷模型,并搭建实验平台测取放电数据.对数据去噪处理后,构建4种放电类型的局部放电相位分布模式PRPD(phase resolved partial dis?charge),并利用谐波小波包变换对原始局放信号进行分解,提取局放信号的多尺度能量特征参数和多尺度样本熵参数,将它们组成特征向量,送入支持向量机SVM(support vector machine)中进行分类识别.4种放电类型的平均识别率为94.5％,因此利用多尺度参数特征可以有效识别出不同类型的局放信号.     

基于Spc-Shrink平稳小波变换的GIS局部放电降噪方法

气体绝缘金属封闭开关设备进行局部放电检测时易受到白噪声的影响。为了有效滤除局部放电信号中的白噪声干扰,提出了一种基于新型噪声阈值规则的平稳小波降噪方法。该方法利用统计过程控制理论确定了小波系数的初始上限和下限,并根据每层小波系数的统计特征迭代更新上限与下限,通过该上、下限求出信号的噪声阈值水平,从而对局部放电信号的进行自适应降噪。所使用的平稳小波变换摒弃了传统小波的下采样步骤,对局部放电信号的表征更为完整。本文对三种5 dB染噪局部放电信号进行噪声抑制,降噪后信噪比达到19.1433 dB,均方根误差维持在0.03以内。而处理实验室平台下采集的染噪局部放电信号,信号抑制比为17.1769。本文所提算法能较好抑制局部放电信号中的噪声,去噪后的波形特征明显,失真程度低。     

NATA阈值算法在局部放电波形提取中的应用

目前工程应用中,局部放电小波消噪处理阈值算法广泛应用的是中值阈值算法(MAD-U),易造成有用信号的波形畸变,只适合于离线测量和局部放电脉冲幅值的检测。笔者研究了MAD-U的改进算法——基于噪声特性的自适应阈值算法(NATA)。首先研究了NATA算法的原理和构成;其次,从不同信噪比(SNR)下的阈值误差以及小波重构信号与原始信号误差两方面进行了MAD-U和NATA的比较研究。研究结果表明,MAD-U阈值算法其重构波形与原始脉冲波形的误差随信噪比SNR的增大呈指数倍增大,即高SNR的PD脉冲反而畸变严重。NATA阈值算法的误差较小且不随SNR而变化,不易造成信号波形的畸变,并且对小波分解尺度的依赖性小,适合在线检测和脉冲波形检测。     

应用能量算子和改进MODWT的孤岛检测算法研究

针对传统孤岛检测法定位精度差、抗噪性能不强的问题,提出了一种应用能量算子和改进最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform, MODWT)的孤岛检测算法。为了有效解决MODWT算法的边界效应问题,在传统MODWT算法的基础上,采用环形边界系数更新原来的小波系数,并通过滑动窗口分析其能量。再将该算法应用于孤岛检测,用处理得到的细节系数和近似系数能量分析孤岛状态下公共耦合点的电压扰动信号特征。仿真结果表明,该算法可准确检测电压扰动信号的起始时刻和幅值变化,且在实际信号检测中不受母小波和分解层数影响、抗噪能力强且时延偏差小。     

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%。     

基于小波变换的脉搏信号特征提取

提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析,选择了具有多分辨分析特性的小波变换,分别对每例信号进行5层分解,提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系,将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据,改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下,通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。     

用于局部放电信号提取的Daubechies复小波研究

在研究小波多分辨率分析及Mallat算法基本原理的基础上,从构造小波滤波器系教入手,分别构造了与12种Daubechies(Db)实小波相对应的Db复小波,并结合离散希尔伯特变换将其应用于提取局部放电(PD)信号.对PD重构信号的误差进行了分析和比较,选取了用于提取PD信号的最有效复小波.     

基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术

针对低信噪比下局部放电信号易漏检与传统奇异值分解算法在进行局放脉冲提取时计算量大的问题,提出一种基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪方法。该方法能有效提取局放脉冲及去除白噪声,且相较于传统SVD脉冲提取计算所需时间更短,更具工程实用价值。首先,利用滑动短时数据窗截取原始局放信号片段,采用随机奇异值分解法计算最大奇异值,并与全局最优奇异值阈值进行比较,确定脉冲信号的起止点;然后,利用奇异值分解法结合局部最优奇异值阈值,去除提取信号的白噪声。通过对典型局放模拟脉冲进行实验,验证了该算法在脉冲提取时的执行效率优越性。在工频电压下对实验室模拟电缆缺陷进行局放测试,分别采用所提方法、离散小波变换及自适应双阈值方法进行对比性实验,结果表明,所提方法局放信号漏检率低,去噪效果好。