基于归一化自相关函数与类小波软阈值法的GIS局放信号降噪方法研究

针对目前利用特高频方法检测GIS典型缺陷时,存在白噪声干扰滤除效率低以及原始信号波形畸变率高等问题,构建了GIS特高频局部放电检测试验模型,经人工处理获得4种典型局部放电UHF信号,提出采用EMD分解将4种典型缺陷的特高频信号分解为有限个IMF分量,利用归一化自相关函数找到IMF分量中局部放电信号与白噪声的分界点,对含白噪声的IMF分量使用类小波软阈值进行滤波,随后重构所有IMF分量,得到各缺陷局部放电特高频信号。将文中方法所得信号与小波去噪信号进行信噪比以及波形畸变率对比,结果表明文中所用方法具有更为良好的去噪效果,可用于GIS局部放电监测。     

基于改进DTCWT的GIS局部放电信号降噪方法的研究

GIS局部放电产生微弱的特高频信号在外界各种噪声干扰下容易被掩盖,为此利用特高频法检测GIS局部放电必须经过有效降噪处理。文中提出一种基于改进的对偶树复小波(dual-tree complex wavelettransform,DTCWT)局部放电特高频信号降噪方法,该方法是利用DTCWT将含噪信号分解为一系列小波系数,并得到信号在不同变换尺度下的细节分量。利用时域峭度和包络谱峭度将细节分量进行敏感预筛选,极大地提高了后续的最大峭度解卷积(maximum kurtosis deconvolution,MKD)去噪效率。为了验证该方法的有效性与可靠性,进行GIS局部放电特高频信号降噪实测试验,结果表明该方法能有效的对局放信号进行去噪处理,且在较好发挥DTCWT平移不变性等优点的基础上,对细节信号分量的筛选,可改善该局放降噪方法的降噪效果评价指标,并保持其原有的信号特征。     

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VMD的电力电缆局部放电信号自适应阈值降噪方法

局部放电(Partial Discharge, PD)用于高压电缆在线监测时,采集到的信号包含多种噪声,白噪声是最常见、影响最广泛的一种。为了抑制白噪声的影响,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的局部放电信号降噪方法。采用变分模态分解对含噪局部放电信号进行分解,得到频率从低到高的模态分量后,计算各个变分模态分量的峭度值,选取脉冲特征分量进行重构,利用小波自适应阈值对重构信号再次降噪。与小波变换阈值法对比在不同噪声环境下的降噪结果,结果从均方误差、波形相似系数定量优于小波标准软阈值降噪法和小波全局硬阈值降噪法。仿真和现场实验结果表明,该方法可以有效去除噪声信号,能够较为完整地保留原始信号波形。     

基于EMD的ICA降噪方法在电厂开关柜局部放电信号中的应用

电厂开关柜运行环境复杂,开关柜局部放电PD(partial discharge)信号常湮没在强烈的干扰噪声中,无法准确检测出可靠结果。为了提高电厂开关柜局部放电检测的可靠性,首先将检测到的含噪PD信号进行经验模态分解EMD(empirical mode decomposition),筛选出合适的本征模态分量IMF(intrinsic mode function)构造虚拟噪声通道;再将虚拟噪声通道与含噪PD信号作为输入,利用独立分量分析ICA(independent component analysis)算法将PD信号与噪声信号分离,提取PD信号。通过在仿真信号与实测信号中的应用表明,该方法能够较好地实现对含噪PD信号的噪声消除。与常见的小波降噪方法相比,该方法降噪效果更好,不仅降低了噪声的干扰,同时还很好地保持了原信号的特征。     

基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法.首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自适应阈值处理后重构,从而抑制噪声干扰.相比于常规的小波去噪算法,该方法具有自适应性强,不受小波函数和最佳小波分解层数选取的限制等优点,而且实现了阈值和固有模态函数阈值处理层数的自动选取.分别以仿真信号和实际信号为例,证明了该方法的有效性.     

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。     

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.     

一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法

矿用干式变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。文中在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混叠的白噪声成份;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。     

基于互补集合经验模态分解法的变压器局部放电信号去噪方法

提出一种针对特高频(ultra-high frequency,UHF)局部放电(partial discharge,PD)信号的去噪方法。首先利用互补集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将PD信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过峭度值判定规则找出含有效PD成分的多组IMF,最终采用小波阈值法对重构信号进一步去噪。仿真和实测算例的处理结果表明,该方法能够有效去除UHF PD信号中的多种噪声,且去噪性能优于单纯的小波自适应阈值法和基于集合经验模态分解法。     

用于复小波变换的EWC阈值法抑制周期性窄带干扰

由于气体绝缘组合电器(GIS)的局部放电(PD)特高频检测虽然能够避开大多数窄带干扰,但是,还有部分窄带干扰会进入检测系统,从而湮没PD信号,因此在现场检测时必须加以抑制。根据PD信号与周期性窄带干扰小波变换后的不同特点,剖析了抑制周期性窄带干扰的常用方法--小波系数直接置零法的局限性,提出了可以用于抑制周期性窄带干扰的有效小波系数(EWC)阈值法,并以所构造的db4复小波对仿真信号与实测GIS特高频PD信号进行了对比去噪研究。研究结果表明:基于EWC阈值法的复小波变换能够有效地抑制GIS特高频PD信号中的周期性窄带干扰。     

GIS中电磁波传播特性的仿真研究

为研究UHF信号在GIS中的传播特性,采用时域有限差分法进行了仿真建模和计算。GIS内部的局部放电会在腔体中激励超高频(UHF)电磁波信号,UHF法是通过对局部放电时产生的超高频电磁波信号进行检测,获得局部放电信号的有关信息以实现对设备的绝缘状态诊断和评估。UHF法抗干扰能力较强、灵敏度高。仿真结果表明,UHF信号在GIS内传播时呈现明显的时延特性,有利于局放源的定位;UHF信号的强弱和检测点与局放源的夹角Φ有关,Φ=0°和180°时信号的能量最大;局放脉冲越陡,在GIS腔体中激励的高次模波分量越大。     

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。     

基于尺度-能量熵特征对的特高频局部放电辨识方法

对气体绝缘组合电器(GIS)进行局部放电(PD)检测,可以发现GIS内部早期绝缘缺陷和隐患,并预防绝缘事故发生。文中采用复小波分解(CWT)对GIS内部特高频(UHF)PD信号进行多尺度分解,分析了CWT能量熵(CWT-EE)随CWT尺度的变化规律,发现UHF PD信号信息主要分布在能量熵变化梯度较大的尺度下。为此,文中提取CWT-EE及其对应尺度,构建尺度-能量熵(SP-EE)特征对,既保留了PD信号能量特征信息,又保留了UHF PD信号小波尺度信息。最后,采用支持向量机(SVM)进行UHF PD类型辨识,结果表明:SP-EE特征对不但可以有效识别GIS内部4种典型绝缘缺陷,而且能够有效降低UHF PD信号分解层数和PD特征维数。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

GIS局部放电超高频电磁波的传播特性研究

SF6气体中的局部放电过程可激发产生超高频电磁波。为研究GIS中超高频电磁波的传播特性,采用时域有限差分法仿真计算GIS中超高频信号的传播特性。仿真计算表明,GIS中局部放电产生电磁波在传播过程中存在延迟现象,有利于局部放电点的定位。因GIS中存在不连续点,超高频信号在传播过程中产生衰减,通过绝缘子时平均衰减3dB,通过T型接头时最严重的支路信号平均衰减10dB,而传播过程中产生的谐振使其衰减变慢。     

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。     

基于小波变换和数学形态学的局部放电信号分析方法

应用小波变换与数学形态学相融合的方法对含有强噪声的局部放电信号进行消噪，并与小波变换的阈值法进行了比较，发现该方法能更有效地消除局部放电信号的噪声，同时能很好地保留原信号特征。采用多尺度数学形态学开运算提取消噪后的局部放电信号数学形态谱，通过形态谱的提取可看出每种放电类型具有不同的形态特征，为放电类型的识别打下基础。     

有限时域差分法对GIS局部放电传播的分析

用特高频法测量GIS局部放电所面临的困难是无法标定出视在放电量,并且也无法确定何种因素影响特高频传感器输出信号的强弱.针对上述问题,利用同轴波导模拟GIS腔体结构,并应用有限时域差分法对局部放电辐射的电磁波在波导内传播情况进行仿真.通过仿真数据分析,找出对特高频信号能量产生影响的多种因素,如：放电位置,波导尺寸,放电电流幅值和放电源的脉冲形状.从而阐明了特高频输出信号能量与原始放电脉冲的关系,为进一步探讨GIS放电量特高频标定打下基础.     

GIS中电磁波传播特性的试验研究

GIS内部的局部放电会在腔体中激励超高频（UHF）电磁波信号,局部放电信号可通过超高频传感器进行检测。为研究UHF信号在GIS中的传播特性,在GIS内设置了导体尖端和悬浮电位放电模型,内置式传感器的信号与用示波器在盆式绝缘子浇注孔测试到的UHF信号进行比较。试验结果表明,UHF信号在GIS内有一定的衰减,外置式传感器测得的信号比内置式的衰减大。