基于改进量子粒子群优化稀疏分解的局放信号去噪方法

噪声抑制是局放在线监测的关键环节之一。针对局放信号噪声抑制问题,提出一种基于改进量子粒子群优化稀疏分解的局放信号去噪方法。该方法基于信号的稀疏分解思想,构建了仅与局放信号时频特性相匹配的匹配局放信号过完备原子库;基于匹配追踪(MP)算法在该原子库中对染噪局放信号进行最佳匹配原子搜索,并通过改进量子粒子群算法加速搜索进程,同时以残差比阈值作为MP迭代终止条件;基于各次MP迭代搜索得到最佳匹配原子仅可对原始无噪局放信号分量进行稀疏表示,而难以对噪声分量进行表示的原理,实现局放信号稀疏分解去噪目的。运用本文介绍方法对局放仿真信号及实测信号进行了去噪处理,并与基于形态学-小波的局放去噪结果作对比。结果表明,本文介绍方法能有效对局放信号进行去噪处理,去噪结果准确性高且波形无畸变,较好保留局放信号原始特征。

PD Signal Denoising Method Based on Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Sparse Decomposition