基于经验小波与小波变换的GIS局部放电信号去噪方法研究

为解决气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)内部缺陷局部放电(partial discharge,PD)信号含有噪声的问题,搭建了模拟局部放电环境,采用超高频法(ultra-high frequency,UHF)采集缺陷PD信号。针对UHF PD信号具有周期性窄带噪声与白噪声的特点,提出了基于改进的经验小波(experience wavelet,EWT)与小波变换结合进行UHF PD信号的去噪研究。首先,含噪信号通过EWT预处理分解为多频率的模态函数,然后对模态函数进行小波去噪处理,将去噪后的模态函数按照峭度值进行划分,根据合适的阈值选取UHF PD信号的有效成分并重构信号,最后,通过构建UHF PD仿真信号并采用实测数据验证所提算法的有效性。仿真实验与实测去噪结果表明:文中所提改进去噪算法具有良好的噪声抑制能力,为GIS设备内部UHF PD信号去噪提供参考。     

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。     

基于改进Protrugram和小波变换的超高频局部放电信号去噪方法

为同时抑制超高频(UHF)局部放电(PD)信号中的周期性窄带噪声和随机白噪声,在分析UHF PD信号频谱特性的基础上,发现PD脉冲的频谱具有以某一频率为中心向左右两侧衰减的特征,中心频率处的谱线幅值要明显高于边带部分,且位于谱图上的局部极大值点处。为此,提出了一种基于改进Protrugram和小波变换的UHFPD信号去噪算法。该方法首先在频域上识别PD脉冲的中心频率,然后依据"峭度值"这一指标自适应获取中心频率所对应的频宽,实现脉冲的频谱定位。最后采用小波去噪法去除信号中的冗余白噪声,实现多类噪声的有效抑制。仿真和实测结果表明:同经典的小波去噪算法和集合经验模态分解(EEMD)自适应阈值算法相比,所提算法不仅具有更好的噪声抑制能力,且能更好地保留有效信号。论文研究可为超高频信号去噪提供参考。     

基于EEMD自适应阈值去噪的电能质量扰动检测与定位研究

为了改善电能质量扰动信号的去噪效果,实现扰动信号的检测与准确定位,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)自适应阈值的电能质量扰动信号去噪方法。首先利用集合经验模态分解将含噪的扰动信号分解成一些相互独立的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对所得的IMF进行自适应阈值去噪,从而抑制噪声干扰。采用希尔伯特黄变换(HHT)提取去噪后扰动信号的起止时刻、瞬时频率和幅值信息。相比于小波去噪的启发式阈值、自适应阈值、固定阈值、极大极小阈值等方法,该方法在去噪的同时减少了信息损失,信噪比SNR和均方误差MSE均有明显提高。仿真结果验证了该方法在电能质量扰动检测与定位中的有效性和可行性。     

基于改进经验小波变换的局部放电荧光信号去噪

由于现场环境的复杂性,局部放电(partial discharge,PD)检测伴随着大量噪声干扰,易出现PD漏报与误报现象,影响电力设备后续运维工作。文中采用荧光光纤PD检测法,提出了基于谱峭度和改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应PD荧光信号去噪算法。首先利用快速谱峭度图确定荧光信号傅里叶频谱的紧支撑区域边界,随后对含噪荧光信号进行EWT分解并获得荧光信号所在的有用信号分量,最后对有用信号分量采用小波阈值法去除残留噪声,得到去噪后的PD荧光信号。利用该方法对仿真荧光信号进行去噪分析,并将去噪结果与经验模态分解-小波变换(empirical mode decomposition-wavelet transform,EMD-WT)法和EWT法进行对比,结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和归一化相关系数等指标方面都有所提升,证明了该方法具有良好的去噪效果。此外,实测信号的去噪结果表明,该方法的降噪率优于EMD-WT法和EWT法,具有较好的噪声抑制能力。     

基于CEEMDAN-SG的爆炸冲击波去噪算法研究

在采集爆炸冲击波超压信号时,由于监测的高温环境、压力传感器的误差以及磁场干扰,爆炸冲击波超压信号中混入了大量的噪声。为了准确地获取超压信号的特征,设计了一种基于融合完全集成经验模态分解与自适应噪声(CEEMDAN)与SG(Savitzky-Golay)去噪算法。首先使用CEEMDAN对爆炸冲击波超压信号进行分解,其次计算每个本征模态函数(IMF)的能量贡献率,利用SG滤波算法将能量贡献率低于0.1%且大于0.05%的IMF进行去噪处理。实验结果表明,CEEMDAN-SG与经验模态分解(EMD)、改进的集合经验模态分解(EEMD)、CEEMDAN以及CEEMDAN-小波阈值去噪所比较,信噪比分别提高了0.85、0.71、3.09、0.25 dB,且均方误差最小。CEEMDAN-SG与CEEMDAN-小波阈值去噪在去除噪声效果较理想,且CEEMDAN-SG在0.16 s时与原信号相似度最高。该算法不仅能有效去除噪声,而且还可以保留原始信号的特征,适用于爆炸冲击波超压信号的去噪处理。     

基于EEMD和近似熵的水电机组摆度去噪方法

提出基于EEMD和近似熵的水电机组摆度信号去噪方法,将信号进行EEMD分解,得到若干个经验模态分量(intrinsic mode function,IMF),求各分量的近似熵,根据预设的近似熵阈值重构经验模态分量,实现水电机组摆度信号的去噪。分别用小波变换(Wavelet)和EEMD处理含噪水电机组摆度信号,比较它们的均方根误差、相关系数和信噪比。结果表明:基于EEMD和近似熵的去噪过程具有自适应性、有很好的去噪性能,非常适合水电机组摆度信号的在线去噪。     

基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪

针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号。利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。实验结果表明：基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征。     

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FFT-EEMD的XLPE电力电缆局放信号去噪方法

针对集合经验模态分解(EEMD)去噪算法在去除周期性窄带噪声时存在严重的模态混叠问题,提出一种快速傅里叶变换(FFT)结合EEMD的信号综合去噪方法。通过分析噪声成分,利用窄带噪声在频域上能量集中的特点,采用FFT对窄带干扰噪声先行去除,同时也解决了EEMD去噪时模态混叠的问题;然后进行EEMD去噪,通过“3σ法则”对第一层IMF分量去噪,其余IMF分量使用自适应阈值处理。最后经过对仿真信号和实测信号去噪,并与小波变换去噪算法和单一EEMD去噪算法对比,证实了该算法的有效性和优越性。     

变压器绕组超声检测3维成像系统去噪算法设计

针对变压器绕组超声检测3维成像系统在现场使用过程中易受环境噪声影响,成像效果较差,故障位置不突出的缺陷,该文提出了一种总体平均经验模态分解方法(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)——改进小波阈值去噪法。首先,对超声回波信号CEEMD分解得到多层本征模式函数(intrinsicmode function, IMF)分量,通过计算相关系数筛选出高频分量;然后,对高频IMF分量使用改进小波阈值法进行去噪处理;最后,对去噪分量、低频IMF分量及剩余分量重构得到去噪后信号。经验证,本算法去噪后提高了回波信号的信噪比,减小了均值误差,信号中波峰、波谷、起振位置等大量有效信息得以保留,更有利于回波信号测量。在超声检测3维成像系统中,变压器故障绕组的3维视图更加清晰,绕组凸起及凹陷位置更突出,非故障区域平滑,视觉效果更好,误差减小了15%,说明了本去噪法的有效性及实用性,达到了预期效果。     

基于CEEMD-WPT和Prony算法的谐波间谐波参数辨识

由于传统Prony算法对噪声极为敏感,因此采用互补集合经验模态分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)相结合的去噪方法改善信号,提高Prony参数辨识的精度。首先对信号进行CEEMD分解得到固有模态函数(IMF),并对得到的IMF分量计算其排列熵(PE)值,根据排列熵值提取出含噪声较大的分量进行小波包去噪。然后将去噪重构后的IMF分量与剩余IMF分量重构信号。最后用Prony算法辨识重构后信号的参数。对所提算法进行仿真,并与已发表文献中的结果进行比较。仿真与比较结果表明,该算法是有效的,而且具有较好的辨识结果。     

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。     

基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法.首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自适应阈值处理后重构,从而抑制噪声干扰.相比于常规的小波去噪算法,该方法具有自适应性强,不受小波函数和最佳小波分解层数选取的限制等优点,而且实现了阈值和固有模态函数阈值处理层数的自动选取.分别以仿真信号和实际信号为例,证明了该方法的有效性.     

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。     

基于经验模态分解的局部放电去噪方法

在简单介绍经验模态分解(EMD)的基础之上，将经验模态分解用于局部放电的信号分析。根据含噪声信号分解后固有模态函数(IMF)的统计特征，提出了一种基于向量阈值的新去噪算法，相比于常规的小波去噪算法，该算法具有形式简单、应用方便灵活、不受傅里叶变换及小波函数选择的限制等特点。实际处理结果及与小波的对比表明，新算法可以有效地抑制白噪声，取得和小波变换几乎一致的效果。     

一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法

为了提升经验模态分解(EMD)用于谐波检测的效果,用集合经验模态分解(EEMD)消除了EMD谐波检测的模态混叠问题。通过研究发现采样信号中的噪声会对EEMD的分解产生较大影响,提出了一种基于新型小波阈值去噪预处理的EEMD谐波检测方法。该方法首先采用变换小波系数精确选取小波阈值,然后采取软硬阈值相结合的方式,以消除随机噪声,再将去噪后的信号进行EEMD分解。经仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EEMD谐波检测的精度与适用性。同时与原有EEMD算法相比,所提方法在分解速率上平均提高了大约3.8倍,有效分量与原始信号的相关度平均提升了22.5%。     

基于EMD的ICA降噪方法在电厂开关柜局部放电信号中的应用

电厂开关柜运行环境复杂,开关柜局部放电PD(partial discharge)信号常湮没在强烈的干扰噪声中,无法准确检测出可靠结果。为了提高电厂开关柜局部放电检测的可靠性,首先将检测到的含噪PD信号进行经验模态分解EMD(empirical mode decomposition),筛选出合适的本征模态分量IMF(intrinsic mode function)构造虚拟噪声通道;再将虚拟噪声通道与含噪PD信号作为输入,利用独立分量分析ICA(independent component analysis)算法将PD信号与噪声信号分离,提取PD信号。通过在仿真信号与实测信号中的应用表明,该方法能够较好地实现对含噪PD信号的噪声消除。与常见的小波降噪方法相比,该方法降噪效果更好,不仅降低了噪声的干扰,同时还很好地保持了原信号的特征。     

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。     

一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法

矿用干式变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。文中在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混叠的白噪声成份;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。