抑制局部放电白噪声的分块阈值空域相关联合去噪法

全封闭式组合电器局部放电检测中不可避免地会遇到白噪声干扰,且现有的抑制白噪声干扰的方法有许多不足之处,为此,根据白噪声的特点,提出了一种新的基于小波变换的去噪方法--分块阈值空域相关联合去噪法.该算法先用分块阈值去噪法对染噪信号小波分解的子带信号进行预处理,然后采用空域相关法进行数据处理,最后将处理结果重构回原信号,结...     

粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择

小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。     

基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪

基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.     

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。     

遗传算法用于局部放电小波自适应阈值去噪

小波去噪用于局部放电信号在线监测具有良好的效果,阈值选取与局部放电去噪后信号的畸变具有紧密联系。为提高局部放电监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出一种小波自适应最优阈值去噪算法,用于变压器局部放电脉冲信号去噪。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于史坦无偏似然估计(SURE)的最优阈值自适应选择方法,并引入一种新的具有多阶导数的阈值函数,结合二进制遗传算法全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。对局部放电仿真信号和现场局部放电信号的去噪结果表明,该方法与Donoho阈值计算公式及标准软阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,去噪信号失真度较小,具有良好的应用价值。     

基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用

抑制白噪声干扰是局部放电（ Partial Discharge,PD）在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明：本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。     

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。     

平稳小波域局部自适应绝缘子的红外热像去噪

为从强白噪声干扰的红外热像中提取真实的绝缘子盘面温度场信息,提出了一种平稳小波域局部自适应绝缘子红外热像去噪方法。该法假设平稳小波变换子带系数服从拉普拉斯分布,利用最精细分解层子带系数估计噪声方差,使用待估计点圆形邻域系数估计信号方差,根据图像噪信比自适应调整邻域窗口大小,采用最大后验估计器局部自适应估计各高频子带小波系数,最后对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪后图像。实验结果表明,该方法比传统的Wiener滤波法、基于离散小波变换和平稳小波变换的贝叶斯阈值去噪法的信噪比更高,在有效去除图像噪声的同时,图像细节信息保留更完好。     

一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法

含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。     

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。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

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。     

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。     

基于小波变换的自适应阈值消噪法

信号消噪与恢复是信号处理的一项前期的、最基本的工作，其目的是尽可能地复原被噪声(或干扰)污染的信号，消噪效果直接影响到后期的信号处理。介绍了几种常用的小波消噪方法，分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。针对非线性小波变换阈值法提出了一种自适应阈值消噪法。通过仿真实验证明，该方法不仅消噪效果好，而且可用于对含有时变的噪声信号进行消噪。     

小波门限消噪法应用中分解层数及阈值的确定

基于小波变换的门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效算法。在实际应用中，这种非线性滤波方法有2个核心问题需要解决。一个是门限阈值的选取：另一。个是信号分解层数的确定。该文通过数字仿真证明了确定合适的分解层数的重要性。分析了白噪声污染的有用信号的小波变换系数特点。提出了1种分解层数的自适应确定方法，并提出了1种基于3σ法则原理的各层小波空间中阈值的选取方法。仿真结果表明，该文方法具有较好的去噪效果，尤其适合于强噪声背景下弱信号的监测。该文方法明确提出了基于小波变换的门限去噪算法中分解层数和门限阈值2个重要参数的确定方法，增强了这种去噪算法在工程应用中的实用性。     

用于复小波变换去噪的复阈值构造算法

基于复小波变换的特点,提出分别对其系数的实部和虚部进行独立阈值选取,根据噪声水平用复掩码算子调整阈值,由此得到复阈值的一种新算法。将所构造的复阈值用于一种全新的复合信息——WTRI,对仿真局部放电信号的去噪,并引入波形相似性参数和去噪前后的信噪比,对不同复阈值的去噪效果进行综合评价,由此总结出选择复阈值的一般规律;最后针对不同模拟缺陷类型的实测PD信号,构造了与之对应的最佳复阈值。研究结果表明,采用该复阈值技术的复小波变换抑制噪声的能力更强,而且在高信噪比的情况下,对信号的畸变也更小。     

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。     

基于自适应阀值的小波全频降噪方法研究及实现

在含噪信号中提取有效的局部放电信号时,传统的小波阈值降噪方法只对小波分解的高频部分进行降噪处理,而忽略了低频部分噪声对局部放电信号的影响。针对该方法的缺陷,本文提出一种基于自适应阈值的小波全频降噪方法。该方法根据噪声的小波分解系数随尺度增大而减小的特点,采用随尺度变化的自适应阈值对高频部分噪声进行处理,采用传统的固定阈值对低频部分噪声进行处理,从而实现对局部放电信号的小波全频降噪处理。实验数据表明:与传统的小波阈值降噪方法相比,小波全频降噪方法的均方根误差降低了19.3%,噪声抑制比和噪声降低水平分别提高56.4%、10.8%。由此验证了自适应阈值的小波全频降噪方法的降噪效果优于传统小波阈值降噪方法。     

基于改进阈值去噪的谐波检测

为保证电力系统的安全运行,必须要对谐波进行准确的检测和分析。电力系统中的信号不仅由基波和各次谐波组成,还包含大量的噪声,噪声的存在严重影响电力系统谐波检测的精确性。针对传统的软阈值和硬阈值去噪方法的不足,提出了一种基于sym8小波的改进阈值去噪方法。首先用sym8小波对信号5层分解,然后对第一层、第二层小波系数去噪优化,最后基于优化后的各层系数对信号进行重构和谐波检测。在Matlab平台下对比软、硬阈值和改进阈值的去噪效果,表明改进阈值去噪方法效果更好,并用该方法去噪后检测谐波的准确性明显提高。