GIS设备局部放电图谱噪声抑制方法

针对GIS设备典型缺陷的局部放电图谱主要受白噪声干扰的问题,提出一种空域修正阈值的小波去噪方法。首先对小波变换的各种去噪算法进行了比较分析,由于小波去噪中的阈值算法存在着固有缺陷的使去噪效果并不十分理想,也不够稳定,然后本文提出将小波阈值算法与空域相关算法有机结合,同时给出一种新的阈值选择方法,对信号进行联合去噪。实验结果表明,本文提出的方法与传统方法具有明显优势,不但能在较强干扰情况下有效地将PD信号提取出来,且去噪后能量损失小,反映原始信号的特征尖峰点得到了较好的保留,波形峰值下降比较小。     

基于新阈值法的阈值-空域相关联合去噪法在局部放电信号中的应用

为了更有效地去除局部放电信号中的白噪声,提出了一种基于新阈值法的阈值-空域相关联合去噪方法,该方法首先提出了一种新的阈值选择方式,即对局部放电开始发生前的只含噪声的信号进行小波变换,将每层细节部分和最后一层近似部分的小波系数最大值作为该层阈值,再用该阈值处理经小波变换后的含噪局部放电信号,然后用空域相关法对阈值处理后的小波系数进行相关迭代运算,最后重构信号。整个去噪过程是自动的无须人工干预。仿真实验表明,与传统的去噪方法相比,该方法能更好地去除局部放电信号的噪声,具有较强的实用性。     

一种基于复小波变换提取PD信号的分块自适应复阈值算法

基于复小波系数之间的相关性以及块阈值算法能充分利用周围小波系数的特点,创建一种用于复小波变换对PD信号的去噪的分块自适应复阈值算法,并与点自适应复阈值算法和分块自适应实阈值算法的去噪效果进行了对比.利用变化趋势参数(VTP)和波形相似性参数(NCC),并结合去噪前后的信噪比(SNR)对仿真PD信号的去噪效果进行综合评价.最后,将分块自适应复阈值技术用于对实验室实测的模拟GIS超高频PD信号的去噪.结果表明,采用分块自适应复阈值算法的复小波变换抑制白噪声效果更好,在保证高信噪比(SNR)或噪声抑制比(NRR)的情况下,对信号的畸变也更小.     

电能质量信号的小波软阈值去噪方法

基于DONOHO的软阈值去噪方法,提出了一种改进的小波软阈值算法。该算法利用高斯白噪声的正态分布特点、3Σ法则和小波变换系数的分布特点,在有效去除白噪声的同时较好地保留了信号的局部特征,且不受采样点数的影响。MATLAB仿真表明,该法在较强白噪声干扰下仍能有效去噪,较之无偏风险、固定阈值、启发式阈值、极大极小值等去噪方法更为有效,特别适于强噪声背景下弱信号的提取。     

基于提升小波分解的小波熵在抑制局部放电白噪声干扰中的应用

抑制白噪声干扰是局部放电在线检测中的关键技术。文中提出了一种基于小波熵的局部放电信号去除白噪声方法:先将信号进行提升小波分解;再对最高一层的低频系数和不同分解尺度上的高频系数进行阈值及量化处理;利用经过阈值处理过的最高一层的低频系数和各分解尺度的高频系数重构信号,去掉白噪声干扰。计算机仿真分析和现场数据处理表明,文中提出的提升小波熵分层软阈值去噪法可以有效地滤除局部放电信号中的白噪声,在抑制白噪声的性能和稳定性方面优于提升小波软阈值法。     

改进阈值函数的小波熵方法抑制局部放电白噪声的研究

针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

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。     

用于提取PD信号的复小波簇消噪算法

因电气设备处在强烈电磁干扰环境中,常被噪声淹没,为了准确检测PD信号,需有效抑制其噪声干扰。根据PD信号和白噪干扰的复小波系数各有其特点和小波变换的本质是被分析信号和小波做内积运算,提出了从一簇复小波中逐层选择最优复小波并根据模极大值原理确定分解层数的方法即以阈值消噪法为基础的复小波簇消噪法。采用该方法对PD染噪信号进行去噪处理,并用去噪前后的信噪比(SNR)和波形相似性参数(NCC)对仿真PD信号的消噪结果进行评价。结果表明,复小波簇消噪法在满足SNR>10 dB的要求下,两个信号的NCC都>0.9,复小波簇消噪法从白噪干扰中提取PD信号的能力更强,在高SNR的情况下,信号的畸变也更小。     

一种改进小波阈值的电力线通信信号消噪方法

电力线通信信号包含大量噪声干扰,这些噪声严重干扰电力线通信,为此,提出一种改进阈值法和平移不变小波相结合的消噪方法.该方法对含噪的电力线通信信号进行小波分解,对分解后不同尺度下的小波信号进行平移不变并同时按改进阈值法进行处理,最后重构信号.以实测信号为例,提取去噪前后信号波形和误码率2个特征量,与传统消噪方法相比较,结...