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。     

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.     

FFT谱最小熵解卷积滤波抑制放电信号中的周期性窄带干扰EI北大核心CSCD

提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后IFFT重构出放电信号。仿真和实验结果均表明该方法能够准确抑制掉窄带干扰,与传统的FFT能量比法相比,不涉及到能量窗的选择,可直接利用经典阈值准则提取出干扰成分,过程十分简便。该方法为现场测试中放电辐射信号周期性窄带干扰抑制提供了一种快捷的新方法。     

FFT谱最小熵解卷积滤波抑制放电信号中的周期性窄带干扰

提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后IFFT重构出放电信号。仿真和实验结果均表明该方法能够准确抑制掉窄带干扰,与传统的FFT能量比法相比,不涉及到能量窗的选择,可直接利用经典阈值准则提取出干扰成分,过程十分简便。该方法为现场测试中放电辐射信号周期性窄带干扰抑制提供了一种快捷的新方法。     

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。     

应用组合广义形态学滤波器抑制变压器局放信号窄带干扰

为了抑制变压器局部放电(PD)信号中常见的窄带周期性干扰,根据PD信号和窄带周期性干扰的频谱特性不同,在开闭和闭开形态学滤波器的基础上,构造和采用组合广义形态学滤波器,在频域中滤除窄带周期性干扰形成的离散谱线,保留PD信号本身宽频带特性,从而达到抑制窄带周期性干扰的效果。用去噪前后的信噪比和波形相似系数对仿真PD信号的干扰抑制结果进行了评价,结果表明,组合广义形态学滤波器可以有效地抑制窄带周期性干扰。     

局部放电窄带干扰抑制中改进快速傅里叶变换频域阈值算法的研究

窄带干扰抑制一直是电力设备局放在线监测中的一项重要课题,已有许多用于抑制窄带干扰的数字信号处理方法。章在研究快速傅里叶变换(FFT)频域阈值法的基础上,提出了一种改进算法,即利用多项式拟合的方法,在原有阈值法置零区域的两侧进行周边频带处理,使算法能够适应更宽频带内的窄带干扰。仿真计算和实测数据处理结果表明该算法有较好的干扰抑制效果。     

改善扩频载波接收机性能的计算方法

分析了扩频载波信号同窄带干扰的相关性,在此基础上提出了两种算法,从频域的角度对接收信号进行处理后再相干解调,从而大大地提高了系统抗窄带干扰的能力。     

结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法

针对现有方法对局部放电（partial discharge,PD）信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。     

电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状和展望

综述了国内外电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状。讨论了局部放电信号的特性以及常见干扰的类型、特点和传播途径;分频域开窗、时域开窗和时－频分析３类,详细介绍了现有的抗干扰措施,分析了它们的优缺点和适用范围;为了定量地评价干扰的抑制性能,以实现去噪的最优化,给出了几中表征抗干扰效果的特征量;最后展望了今后抗干扰研究的发展方向。     

变电站全站局部放电检测中多源信号分离方法

针对已有的变电站全站局部放电检测方法仅能得到放电源的大致方向,无法区分局部放电类型和来源的问题,基于各种局部放电源所产生的超高频信号在时域与频率的不同特征,对连续采集存储的局部放电电磁波脉冲波形进行TRPD （ time resolved peak display ）时频分析和模糊聚类,分离出不同局部放电源或干扰所产生的放电信号,以实现放电源的准确定位,为后期局放类型的图谱特征识别奠定基础。现场测试证明了该方法的可行性。     

Partial discharge measurement in the ultra high frequency (UHF) range

The paper provides essentially a summary of PD measurements applying the UHF range in order to increase the detection threshold, to improve the localization accuracy and to perform on-line measurements of Partial Discharge (PD) in noisy environments. The electromagnetic UHF technique offers good signal to noise ratios, because external PD signals and disturbances can be shielded effectively. A new developed method allows the localization of PD in gas-insulated substations (GIS) by frequency domain measurements. The basic idea is the displacement law of Fourier transformation. The interference phenomena of superposed signals from two sensors give information about the time delay of the sensor signals. On-site PD measurements are made at cable connectors by means of monopole antennas housed in a barrel sleave, while the cable is in service. Thus a sensitive PD measurement even in noisy environment is possible. PDmeasurements on several 72 kV cable connectors were performed in an unshielded laboratory. On-site measurements during operation showed the great potential for condition assessment. For decoupling sensitive UHF PD signals from the inner of a power transformer tank UHF sensors applied through drain/oil valves are used. Experimental studies indicate that all relevant types of PD possibly occurring within a transformer emit high frequency spectra to be detected with UHF sensors. Furthermore in laboratory experiments and on-site measurements very moderate UHF signal attenuations have been observed.     

局部放电离散谱干扰的小波包变换熵阈值抑制法

将信号的小波包变换看做通过等带宽的滤波器组，输出是对应频带上的分量，如某一频带上存在离散谱干扰，其小波包变换树节点的信息熵将会明显增大。同时，提出基于小波包分解和重构算法的熵阈值法。结果表明，这种方法具有良好的自适应性，无须事先确定离散谱干扰的数目及其中心频率，干扰抑制能力强，能准确提取局部放电脉冲的相位，对于单一放电类型，可以标定放电量的大小。     

以选频平衡法测量局部放电的原理

传统的局部放电平衡测量法以电阻电容为输入电路,存在许多缺点,难以在高压和超高压领域推广使用,文中以电感电容为输入电路,全面分析了用选频平衡法测量局部放电的原理,模拟实验的结果表明,在选定的测量中心频率下,在调谐电容的调节范围内,存在着无数组平衡点。选频平衡法测量局部放电抑制干扰的关键是使用选频放大吕。实际高压实验表明,在存在于强烈干扰信号时,采用本测试法的测试电路在试样为２５５ｐＦ时,最小可测放电     

GIS局部放电定位的频域时差读取方法

局放(PD)源定位通常依赖于局放信号时域波形获取时差,然而,当信噪比(SNR)很低或者PD信号的初始脉冲较小时,难以获得PD信号的起始脉冲时间.笔者摒弃对时域PD信号分析,结合GIS中电磁波的传播模式特性,通过FFT变换将时域波形转换为频域PD信号进而在频域研究,提出一种精确获取时差的新算法.采用时域有限差分法(FDT...     

GIS局部放电超高频检测法有关问题的仿真研究

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)中的局部放电在腔体中产生超高频(ultra high frequency,UHF)电磁波信号。为研究GIS局部放电源与UHF信号的关系,利用时域有限差分法计算局部放电产生的UHF信号;通过改变放电源和探头的参数,研究了局部放电产生的UHF信号的特性。仿真分析结果表明:UHF信号的幅值与局部放电脉冲幅值成线性关系;UHF信号与放电源的径向位置、放电通道长度、放电脉冲波形以及放电源与探头的夹角有关。单纯 UHF信号很难解释局部放电量的大小,但UHF信号可在一定程度上反映出GIS的绝缘状态。     

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。     

变压器局部放电超高频检测中的混频技术研究

信号的提取和分析是局部放电超高频检测中的重点和难点，文中提出用混频技术提取局部放电信号超高频分量的新方法。用混频技术进行超高频数字信号处理的仿真实验，结果表明该技术既可保留信号包络的峰值和相位特征，又降低了超高频信号的频率。基于混频技术建立变压器局部放电超高频在线监测系统，并对典型局放模型进行实验，结果表明混频技术的应用可以有效地提取中心频率在400—800MHz之间(最小步长5MHz)、带宽为10、20、40或80MHz的局部放电超高频信号，准确地计算放电相关参数，抗干扰性强且提取的放电信息丰富，可用于变压器局部放电超高频在线监测和智能化诊断。