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。     

应用变分模态分解和独立分量分析的变压器 局部放电信号特征提取研究

变压器局部放电信号中存在大量的电磁干扰,为有效提取特征量,提出利用变分模态分解法将被测信号分解成围绕若干中心频率波动的模态,同时去除白噪声;再进行含变压器局部放电信息的模态重构,用独立分量分析法滤除周期干扰噪声,实现信号的特征提取。仿真结果验证了方法的有效性,具有良好的去噪效果。     

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,结果表明该方法能有效抑制PD信号中的噪声,具有一定的工程价值。     

基于二次 CEEMD 与时域特征分析的去噪方法

为克服经验模态分解(EMD)去噪方法存在的模态混叠以及噪声分量与信号分量区分困难问题,本文提出了一种基于二次互补集合经验模态分解(CEEMD)与时域特征分析的去噪方法。该方法利用CEEMD来克服模态混叠问题,同时基于对CEEMD本征模态函数(IMF)的时域特征分析来确定噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量的分界点,据此区分噪声分量与信号分量,并对分界点相邻两侧的噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量进行二次CEEMD分解,在保留更多有用信号的同时进一步滤除剩余噪声。对含冲击噪声干扰的实际机载平台数据的去噪实验结果表明,新方法通过对噪声分量与信号分量的有效分离,可以更好地抑制噪声干扰,明显提升信噪比。     

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。     

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。     

基于优化变分模态分解的海杂波去噪方法

文章分析了确定变分模态分解(VMD)参数存在的问题,提出了一种基于优化变分模态分解的海杂波去噪方法。利用鲸鱼优化算法(WOA)对模态个数K和惩罚参数α进行寻优,对海杂波原信号自适应分解,去除方差贡献率(VCR)较低模态分量,结合模糊熵筛选出噪声占主导的模态分量,将其进行Savitzky-Golay(SG)滤波处理。对滤波后的分量和有用分量叠加重构去噪后的信号,通过最小二乘支持向量机(LSSVM)对海杂波信号进行预测并验证去噪效果。仿真结果表明,本文所提算法能够有效抑制噪声干扰,去噪后的均方根误差(RMSE)为0.000 29,比去噪前的均方根误差0.012 3降低了两个数量级。     

基于变分模态分解的暂态扰动波形去噪算法

针对经验模态分解去噪时存在的模态混叠问题,提出一种变分模态分解与滑动均值滤波相结合的去噪算法。首先通过寻找变分模型最优解将含噪信号分解成若干个固有模态。然后利用相关系数准则确定最优分解层数K以及其对应的相关模态,并用滑动均值滤波器对非相关模态进行处理以得到其中的有用分量。最后基于相关模态和非相关模态中提取的有用分量构造去噪后的信号。仿真表明,与经验模态分解去噪和小波去噪相比,所提出的算法能够在更有效去除暂态扰动中噪声的同时,保留暂态扰动中的特征信息。     

基于变分模态分解和希尔伯特变换的直流纹波检测

准确检测直流信号的纹波分量对于评估直流电源质量至关重要。本文提出了基于变分模态分解和希尔伯特变换的组合算法来检测和分析直流信号纹波分量的特征。首先,通过排列熵均值法确定变分模态分解算法的最佳模态数。通过使用变分模态分解算法,可以将直流信号准确地分解为一系列调幅-调频函数。然后,将希尔伯特变换算法应用于每个调幅-调频函数以获得相应的瞬时幅度和频率,并确定直流信号的特性。结果表明,与总体平均经验模态分解-希尔伯特变换算法相比,变分模态分解-希尔伯特变换算法对于复杂信号具有较高的分解精度,较强的噪声鲁棒性,且对采样频率不敏感,可用于直流纹波检测。     

基于改进CEEMDAN和小波阈值的雨声信号去噪算法研究

为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号，本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值，并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解，将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量（IMF）;利用小波阈值，滤除高频IMF分量中的噪声分量，最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构，提取出较为纯净的雨声信号；实验表明，本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解（EMD）去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势，去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征，提高雨情分析的精确度。     

基于优化VMD与噪声估计的间隔阈值局部放电去噪方法

为了抑制局部放电(PD)信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模态的峭度特征去除窄带周期干扰和高频白噪声;针对PD信号主导模态中残留的白噪声,利用文中研究中发现的VMD分解白噪声所得模态的两个统计特性,提出一种噪声标准差估计方法来确定阈值,最后引入间隔阈值函数对PD信号主导模态进一步去噪。采用该方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并将其与传统方法进行对比,结果表明,所提方法不仅可以更有效地抑制噪声,同时也能更好地保留PD信号的特征。     

基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测法

针对传统Prony算法易受噪声干扰且同一区域内多路电能质量信号存在相关性的特点,文中提出了一种基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测算法,实现在较强噪声条件下的谐波准确检测。首先,采用中心频率法和轨迹相似度法改进多元变分模态分解（MVMD）算法;其次,利用改进的MVMD算法联合分解相关联的多路信号,提取出主导模态分量并重组为适宜Prony分析的稳定信号;最后,对稳定信号进行Prony分析得到初步的谐波参数,通过阈值筛选和人工鱼群全局寻优,得到准确的谐波检测参数。仿真实验表明,改进的MVMD去噪算法的输出信噪比为37.3,高于VMD去噪法（33.2）和小波去噪法（32.8）,去噪效果更优;文中算法谐波检测结果的误差总体小于传统Prony算法,具有谐波检测准确度高、同时计算多路信号的特点。     

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。     

基于变分模态分解的光纤电流传感器小波去噪方法

为了提高光纤电流传感器测量信号的信噪比和测量精度,提出一种结合小波分析的变分模态分解去噪方法.该方法利用消除趋势波分析确定变分模态分解层数,并且采用互信息法确定相关模态,筛选出含噪声量较大的不相关模态,对不相关模态用sym8小波变换进行去噪处理,在此基础上进行信号重构,保证信号特征和完整度.在仿真的基础上,对光纤电流传...     

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。     

直流电能表计量信号自适应降噪方法

直流配电网包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,本文提出基于自适应变分模态分解与小波阈值去噪相结合的直流电能计量数据降噪方法。建立输出端直流电压、电流信号变分模态分解的参数最优化模型,并联合互信息分析,实现原始信号的有效模态分量与噪声模态分量的自适应区分。在此基础上,建立以信噪比、均方根误差、平滑度、相关系数复合评价指标最优的小波阈值去噪参数最优化模型,实现噪声模态分量的最优滤波降噪。通过实测数据计算分析,验证所提方法的有效性。     

改进 VMD 算法消除脉搏波基线漂移研究

针对光电容积法采集的脉搏波信号容易受到干扰出现基线漂移的现象,提出了一种改进变分模态分解消除基线漂移噪 声算法。 算法先利用变分模态分解(VMD)将脉搏波信号分解成多模态分量,然后筛选出含有基线漂移的分量进行经验模态分 解(EMD),并消除经验模态分解的余项,最后将全部模态重构。 实验结果表明:该算法可以有效去除基线漂移,减少失真。 与 单纯使用 EMD 算法相比,改进 VMD 算法的含噪信号功率与降噪后信号功率比为 0. 26,均方误差为 1. 73,有效提高了信号的 质量。