采用Van-der混沌振子抑制局部放电信号中周期性窄带干扰

局部放电在线监测的热点与难点之一是如何有效去除现场大量的干扰,从而真实地提取局部放电信号。为此,从非线性理论出发,基于Van-der混沌振子的运动特性,提出用Van-der混沌振子去除局部放电信号中周期性窄带干扰的新思路。该振子的时域波形对于与参考信号频差较小的周期信号具有敏感性,对噪声和与参考信号频差较大的周期信号具有免疫力。然后重新定义一种Floquet指数,利用该振子实现了多种混叠信号中周期性窄带信号幅值的检测。最后通过仿真实验和实测信号分析验证了利用该混沌振子检测周期性窄带干扰信号的可行性和有效性。     

基于混沌控制和多重滤波的局部放电去噪研究

采集局部放电信号时,经常受到外界的干扰,主要包括周期性窄带干扰、白噪声干扰和随机脉冲干扰.噪声太大时,局部放电信号会被淹没.为了提高变压器局部放电信号定位的准确性,提出混沌控制和多重滤波的方法,在线检测去除干扰.利用相关性和谱分析识别周期干扰并确定窄带干扰的周期,设置合适参数控制混沌系统,精确去除噪声,采用多重滤波的方法去除白噪声干扰,以及利用脉冲极性鉴别法抑制随机脉冲干扰,并在虚拟仪器平台上进行仿真实验.实验结果表明,该方法可以有效抑制干扰,为变压器局部放电信号的定位系统奠定了技术基础.     

基于混沌控制和多重滤波的局部放电去噪研究

采集局部放电信号时,经常受到外界的干扰,主要包括周期性窄带干扰、白噪声干扰和随机脉冲干扰。噪声太大时,局部放电信号会被淹没。为了提高变压器局部放电信号定位的准确性,提出混沌控制和多重滤波的方法,在线检测去除干扰。利用相关性和谱分析识别周期干扰并确定窄带干扰的周期,设置合适参数控制混沌系统,精确去除噪声,采用多重滤波的方法去除白噪声干扰,以及利用脉冲极性鉴别法抑制随机脉冲干扰,并在虚拟仪器平台上进行仿真实验。实验结果表明,该方法可以有效抑制干扰,为变压器局部放电信号的定位系统奠定了技术基础。     

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。     

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     

FFT与交叉验证在局部放电窄带干扰抑制中的应用

根据窄带干扰与局部放电信号具有不同频谱的特性,提出了一种基于FFT和交叉验证相结合的抑制局部放电窄带干扰的方法。先用FFT对信号进行消噪,再用交叉验证方法对消噪后信号进一步处理,由此能有效去除局部放电中的窄带干扰。仿真结果表明,该方法能有效提高信噪比,失真小,去除窄带干扰优于FFT及小波。     

局部放电奇异值特征及其混合噪声的自适应抑制

为了抑制局部放电信号中混杂的窄带干扰和白噪声,文中首先分析了典型局部放电、窄带干扰和白噪声信号的Hankel矩阵奇异值的分布特征;提出了确定窄带干扰和典型局放奇异值有效阶次的自适应方法;将信号Hankel矩阵的有效阶次奇异值作为其特征量,在染噪信号中去除窄带干扰后重构信号,截取局部重构信号从中提取局放。通过对模拟和实测染噪信号的处理,验证了文中方法去除窄带干扰和白噪声的有效性。     

基于变分模态分解和小波分析的变压器局部放电去噪研究*

为有效去除变压器局部放电信号中大量的电磁干扰,针对现有经验模态分解存在模态混叠等问题,提出将一种新的信号分解算法——变分模态分解结合小波运用在变压器局部放电信号中来抑制窄带周期干扰和白噪声。首先利用变分模态分解将含噪信号分解成若干个以某中心频率波动的模态,在分解过程中自动滤去白噪声;然后提取含局部放电信息的模态进行重构;最后通过小波去除残余窄带周期干扰,进而实现干扰抑制。仿真和实测信号分析结果表明,该方法能很好地抑制两类干扰,保留局部放电信号特征,验证了采用变分模态分解结合小波去除噪声的有效性,为局部放电信号去噪提供了一种新的方法。     

抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的子空间重构方法

为有效提取局部放电信号,提出一种基于子空间重构的窄带干扰抑制方法。对局部放电信号数据形成的HANKEL矩阵进行奇异值分解,将信号划分为窄带干扰子空间和局部放电信号子空间。利用子空间数据重构窄带干扰波形,然后与原始数据相减,得到抑制干扰后的局部放电信号。该方法能在保证局部放电信号失真较小的同时有效去除窄带干扰,抗随机干扰能力较强。仿真和实测信号的处理结果验证了其有效性。     

快速傅里叶变换和广义形态滤波器在抑制局部放电窄带干扰中的应用

根据局部放电信号和窄带干扰的差异,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和广义形态滤波器抑制窄带干扰的新方法。首先利用FFT得到窄带干扰的离散谱线,再利用基于数学形态学原理构造的广义形态滤波器将局部放电信号中的干扰滤除,最后进行傅里叶逆变换和小阈值处理以提取局部放电信号。仿真和实测数据的处理结果表明,该方法通过选取合理的结构元素可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题。     

基于混沌控制的局部放电周期性脉冲干扰抑制方法

识别并抑制周期性脉冲干扰是局部放电在线监测的重要环节.由于脉冲波形可能发生畸变,使基于相关、聚类分析的脉冲分类算法在实际应用中参数设置困难甚至算法失效.文中将混沌控制理论应用于局部放电在线监测中,提出了抑制周期性脉冲干扰的混沌算法.该算法利用周期性脉冲干扰的先验知识,设置适当的周期参数扰动来控制Duffing-Homes混沌振子系统,实现对检测信号中的周期性脉冲干扰的精确估计和抑制.实验表明,特定的混沌系统可准确、快速地识别周期性脉冲干扰信号并予以抑制,而对局部放电脉冲信号无任何影响.     

局部放电信号检测的HHT-MDL自适应阈值算法

基于局部放电信号特征,将HHT与信息论的MDL 判据相结合应用于局部放电信号的提取。该算法以多分辨率的EMD为基础,结合MDL判据自适应地确定EMD得到的IMF的阈值,来提取局部放电信号,同时还得到局部放电信号的时间-相位-幅值谱。对于强周期窄带干扰,提出了先用FFT预处理后,再用HHT和MDL消噪的简单算法。该算法综合了这两种方法的优点：无需定义任何基函数,无需事先知道噪声的水平,不需要预置阈值、不需要选择阈值行为方式,有较强的自适应性。仿真结果表明,本方法能够有效地消除局部放电中的噪声,其效果优于基于小波和MDL准则的消噪算法,为局部放电信号的消噪提供了一种新思路。     

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。     

基于UHF和HF的局部放电降噪方法的研究

采用基于阿基米德螺旋天线的特高频法与基于电流传感器的高频法对比测量的方法 ,发展了一种新型的降噪方法。其基本原理是 :高频法测得的脉冲信号中包括了油中放电信号和空气中电晕造成的脉冲干扰信号 ;特高频法测得的只有油中放电信号 ;故对高频法获得的信号 ,在仅对应于特高频法获得的信号处开窗时 ,可剔除脉冲干扰而获得油中放电信号。模拟实验以及现场变压器的实测结果证明这种降噪方法可有效抑制各种干扰特别是脉冲型干扰。     

小波包变换和广义形态滤波器在局部放电检测中的应用

现场局部放电在线检测过程中常伴随有白噪声和窄带周期性干扰,为局部放电信号的检测带来很大的困难.为了从强的噪声干扰中有效的提取局部放电信号,本文提出了一种小波包变换和广义形态滤波器相融合的新方法对含有强噪声的局部放电信号进行去噪.结果表明该方法能够有效的消除局部放电信号的噪声,同时能很好的保留原信号的特征,解决了滤除混合...     

局部放电超高频检测抗干扰与多源放电信号分离方法

变电站的电磁环境复杂,存在大量处于超高频(ultrahigh-frequency,UHF)段内的通讯干扰信号及设备外部的脉冲型干扰信号,导致难以对局部放电故障现场检测结果进行准确的诊断。针对局部放电UHF检测中的抗干扰问题,提出了一种基于波形互相关分析、噪声传感器及幅比聚类分析的局部放电UHF综合抗干扰技术,试验证明这种抗干扰技术可有效排除通讯干扰、设备外部脉冲型干扰,并实现设备内部多放电源辐射的超高频信号的分离与识别,提高局部放电检测与诊断的有效性与准确性。