改进VMD和阈值算法在局部放电去噪中的应用

为解决局部放电检测中存在白噪声和周期窄带干扰的问题,提出一种结合改进变分模态分解（VMD）和阈值算法的局部放电去噪法。针对VMD在实际应用中难以自适应选取分解参数的问题,提出以能量偏差最小为原则确定分解个数,通过天牛须搜索算法（BAS）优化各分量对应的惩罚因子,以峭度准则筛选出有效分量,从而去除掉窄带干扰噪声;利用3σ准则确定阈值,结合阈值函数进一步去除有效分量中残留的白噪声,重构有效分量。通过对仿真、实测信号去噪分析,并与提升db4小波法、集合经验模态分解（EEMD）阈值法对比。结果表明,该方法具有更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,噪声抑制比更高,能够保留更多的局部放电特征。     

基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法。该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号。通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征。     

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。     

基于改进VMD算法的电机局部放电信号去噪方法研究

针对高压电机局部放电(PD)在线检测中信号被高斯白噪声和窄带周期干扰淹没这一问题,应用基于改进变分模态分解（VMD）算法进行噪声滤除。为了克服常用的VMD算法可能会造成信号欠分解或过分解的问题,改用能量损失系数作为标准对分解模态数进行算法优化,优化分解后利用峭度值剔除无效模态,重构出PD信号。使用改进算法与现有方法进行了仿真数据对比,结果表明,使用改进的VMD算法可以更有效地滤除PD信号噪声。     

一种基于S＿VMD与Sdr＿SampEn的局部放电信号去噪方法

交联聚乙烯(XLPE)电缆作为“双碳”目标中电力传输的重要工具,在使用一定年限后绝缘性能会下降,局部放电(Partial Discharge, PD)检测作为评估XLPE电缆绝缘状态的重要手段已广泛应用。针对PD信号中存在的各类噪声问题,提出了一种基于Spearman变分模态分解(Spearman Variational Mode Decomposition, S＿VMD)与空间相关递归样本熵(Spatial Dependence Recurrence Sample Entropy, Sdr＿SampEn)的局部放电信号去噪方法。首先通过S＿VMD将信号分解为K个最优本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后通过计算各IMF的Sdr＿SampEn值来判定其是噪声主导分量还是PD主导分量;再对分类后的IMF分别采取改进小波阈值去噪和Savitzky-Golay(SG)滤波去噪,最后进行重构得到去噪后的PD信号。利用该方法对仿真与实测PD信号进行去噪处理,并与自适应变分模态分解(Adaptive VMD, AVMD)等去噪算法进行对比分析,结果表明该方法能...     

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。     

基于改进奇异值与经验小波分解的局放去噪算法

局部放电(partial discharge,PD)检测是监测绝缘劣化的重要手段.由于现场环境复杂,PD检测易被干扰,而PD检测的真实性影响电气设备绝缘性能评估的准确性.因此,检测信号去噪是PD检测的重要任务.常用PD去噪算法的效果依赖于人工选择阈值或分解层数等参数,为了解决这个问题,该文提出不依赖于人工选择算法,使用基于曲率的奇异值变换(singular value decomposition,SVD)自适应地选择奇异值重构并去除窄带干扰;然后对残留白噪声的PD信号进行基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应分解;利用通用阈值对满足峭度和相关系数条件的模态去噪;最后通过时域去噪去除残留噪声,得到去噪后的PD信号.模拟PD信号和现场实测PD信号的去噪结果均表明所提方法能够更有效地去除窄带干扰和白噪声.     

基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法

针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm, POA)的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)结合小波阈值(wavelet threshold, WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。     

基于变分模态分解的变压器有载分接开关振动信号去噪分析

针对变压器有载分接开关振动信号中的环境噪声影响后续特征提取与识别的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波包阈值的去噪算法。首先对信号进行VMD分解,得到一系列窄带、中心频率区分度较好的模态分量。然后对各模态分量分别进行小波包阈值处理,利用均方根误差、信噪比及平滑度构成的复合评价指标确定最佳分解层数,得到最优的去噪效果。最后重构得到去噪后的振动信号。在变压器有载分接开关模拟试验平台上进行试验,并对采集的振动信号进行去噪分析,结果表明该方法的效果优于常用的去噪方法。     

基于变分模态分解和凹凸型阈值小波的电缆局部放电信号降噪方法

针对中高压电缆局部放电信号测量中常见的周期性窄带干扰和随机白噪声干扰的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和凹凸型阈值小波变换相结合的局部放电信号的降噪方法。先通过VMD对原始信号进行分解重构完成初步的降噪,再通过凹凸型阈值的小波变换进行进一步降噪。应用此方法分别对仿真信号和实测信号进行噪声抑制,并与传统降噪方法的降噪效果进行对比。对比结果证明所提方法相较于传统的软硬阈值的小波降噪等方法有更好的降噪效果,局放信号特征保留效果也更好。     

基于广义S变换模时频矩阵的局部放电特高频信号去噪方法

为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。     

变压器局部放电超声波信号处理方法研究

电力变压器由于绝缘内部可能存在缺陷,运行过程中缺陷部位会产生局部放电(PD),长期的局部放电将导致绝缘介质缺陷进一步扩大,加速绝缘劣化,严重时可能导致绝缘击穿.因此,开展电力变压器局部放电检测和信号处理研究,对于及时发现和掌握变压器的绝缘状况、保障其正常运行具有重要意义.局部放电发生时会伴随着超声波的产生,通过检测该超...     

超声信号的改进EMD阈值方法降噪研究

在进行工业超声无损检测的过程中,由于环境、仪器等原因产生噪声,对后续缺陷分析等工作形成一定干扰,不利于完成后期数据分析。因此为了使信号的信噪比有所提高,提出了一种改进的经验模态分解阈值降噪算法。同时对比小波软阈值降噪法与经验模态分解清除重复间隔阈值的方法,在MATLAB仿真软件中建立超声回波数学模型并进行算法验证。实验结果表明,经验模态分解降噪方法优于小波阈值降噪,改进后的经验模态分解阈值降噪方法在信噪比、均方误差、光滑度3个方面均有所提高,达到了较好的降噪效果。     

基于AVMD-自适应小波包法的电缆局部放电去噪研究

为准确提取检测到的局部放电信号,针对高压电力电缆的噪声抑制问题,提出了自适应变分模态分解(AVMD)结合自适应小波包分解的方法提取纯净的局放信号。首先运用AVMD将周期性窄带干扰、白噪声和局放信号分解在不同的基本模态分量中,将周期性窄带干扰滤出,得到仅含有白噪声的局放信号。再运用自适应小波包分解,将信号分解在高中低频的分量中,根据阈值法将不含局放信号的分量滤出,得到较为纯净的局放信号,并将所提方法分别与其中单独一种算法进行去噪比较分析。仿真结果表明,所提方法抑制噪声效果更明显,与仿真信号的相似度最高。