用直接陷波法抑制局部放电监测系统中周期性干扰的研究

在分析局部放电监测系统中的周期性干扰特征的基础上,从解决IIR陷波滤波器存在的问题着手,提出了一种适合用于宽频带局部放电在线监测中抑制周期性干扰的直接陷波滤波方法。该文中详述了直接陷波滤波器的基本原理及设计方法。通过模拟仿真和实验证明该滤波器能有效地抑制局部放电在线监测中的周期性干扰,并能在滤波的同时实现数据的压缩和特征值的提取。     

大型发电机在线监测的自适应数字滤波系统

一种新的自适应滤波器被用于大型汽轮发电机局部放电在线监测数字信号处理。该滤波器基于递推最小二乘算法（ＲＬＳ）、有限冲击响应（ＦＩＲ）自适应数字滤波器。计算机仿真研究和现场试验表明，该滤波器在时域和频域中均有较好的滤波效果，能有效地抑制局部放电在线监测中的周期性干扰和随机脉冲干扰，对大型汽轮发电机及其它电力设备局部放电在线监测具有重要意义。     

大型发电机局部放电在线监测抗干扰的研究

针对大型发电机局部放电在线监测中存在的干扰问题,分析了监测现场各种干扰信号的特性,提出了采用自适应滤波算法来抑制干扰,介绍了自适应滤波器的组成,重点对自适应滤波算法进行了分析,并针对随机脉冲性干扰和周期性干扰进行了仿真试验。实验室的仿真表明自适应滤波算法能有效地抑制干扰和提取局部放电信号。     

变压器局部放电在线监测系统设计和干扰抑制

如何有效地去除各种干扰是变压器局部放电在线监测系统的关键问题．介绍了用FFT和级联二阶IIR陷波器剔除周期性载波干扰,用小波包方法去除白噪声和用小波分解方法有效地提取内部局部放电脉冲。由于DSP可做FFT变换、IIR滤波和小波变换,因此把采集的数据先由DSP预处理,然后判断处理后的数据是否为有用放电信号,若是则传送到后台工控机进行二次处理。由于本系统采用了一种较新的设计,能够做到处理的实时性。     

变压器局部放电周期性干扰抑制方法综述

局部放电在线监测对确保电力变压器安全稳定运行有重要意义,在线监测得以实现的关键是如何从强干扰中区分出微弱的放电信号。针对局部放电中的周期性干扰,已经有多种不同类型的抗干扰措施。在比较了各类干扰抑制方法消除周期性干扰的性能的基础上,对各种滤波方法的原理及优缺点进行了综述。     

嵌入式局部放电检测系统的数字滤波器设计

为较好地抑制来自电源的干扰和连续周期性干扰,提高系统的稳定性和抗干扰性能,介绍了在基于FP-GA的嵌入式局部放电信号检测系统中,对周期性正弦干扰进行抑制的新方法。根据FIR数字滤波器的原理,利用Simulink和DSP Builder构建了FIR滤波器的仿真计算模型,利用Matlab数字滤波器设计工具得到模型参数,对混叠高、低频干扰信号以后的放电信号进行滤波,达到预定的滤波效果后再将模型转化成能应用在嵌入式系统中的硬件描述语言。仿真结果验证了基于Simulink和DSP Builder设计硬件数字滤波器方法的可行性。和传统的设计方法相比,本文所给出的设计方法简化了开发流程、缩短了开发周期。     

局部放电在线监测中的自适应滤波方法

局部放电在线监测对保证电力变压器安全运行有重要意义,实现在线监测的关键是从强干扰中监测出微弱的放电信号。针对怎样抑制周期性干扰,文献中报道较多的是LMS自适应滤波方法,但该方法需调整参数多,对脉冲型干扰表现出不稳定性。为此,文中分别论述并比较了LMS算法和基于鲁棒RLS算法的自适应滤波方法的基本原理及实现方法。实验结果表明：鲁棒RLS算法较好地解决了LMS算法存在的问题,且能获得更高的信噪比,基本适用于局部放电在线监测。     

基于数学形态滤波器抑制局部放电窄带周期性干扰的研究

变压器局部放电在线检测的关键技术之一是有效抑制现场强烈的电磁干扰。文中引入非线性数学形态学变换，基于最小均方(LMS)算法构造了一种结构元素自适应的形态开、闭组合形态滤波器，很好地解决了局部放电在线检测的窄带周期性干扰问题。仿真表明该方法对窄带周期性干扰的噪声抑制比(NNR)大于60dB，而现场实际测量的噪声抑制比超过20dB。数学形态滤波器为电力变压器局部放电在线检测提供了一种新的干扰抑制方法。     

现场局部放电信号中周期性窄带干扰的抑制

电力变压器局部放电监测信号分析过程中 ,抑制周期性窄带干扰的方法主要有自适应滤波器、FFT频域滤波、小波降噪以及基于 Remez算法的高能数字滤波器等。对比这些方法处理的结果 ,可知 Remez算法具有最佳抗干扰效果和最高的信噪比。     

基于混沌控制的局部放电周期性脉冲干扰抑制方法

识别并抑制周期性脉冲干扰是局部放电在线监测的重要环节.由于脉冲波形可能发生畸变,使基于相关、聚类分析的脉冲分类算法在实际应用中参数设置困难甚至算法失效.文中将混沌控制理论应用于局部放电在线监测中,提出了抑制周期性脉冲干扰的混沌算法.该算法利用周期性脉冲干扰的先验知识,设置适当的周期参数扰动来控制Duffing-Homes混沌振子系统,实现对检测信号中的周期性脉冲干扰的精确估计和抑制.实验表明,特定的混沌系统可准确、快速地识别周期性脉冲干扰信号并予以抑制,而对局部放电脉冲信号无任何影响.     

基于匹配滤波法的超高频局部放电信号检测

在强电磁干扰环境下准确获取局部放电信号是目前研究的难点。超高频局部放电过程的频散现象会影响波形匹配法消除干扰的效果,因此文中基于频谱最优匹配原则构造滤波器,以使超高频局部放电信号的能量得到增强,从而获得最大的信噪比。文中还采用改进的粒子群算法提高了优化计算的速度和可靠性。实验和分析结果均表明,在强干扰背景下,频谱最优匹配滤波法对白噪干扰和周期性窄带干扰均有较好的消噪效果,并可保持超高频局部放电脉冲的波形、幅值和极性信息。     

基于小波变换抑制局部放电监测中平稳性干扰的滤波器的研究

根据局部放电（ＰＤ）信号的非平稳统计特性,提出了一种用于抑制窄带干扰和测试设备产生的随机性干扰的新方法。该方法将多分辨分析和硬阈值结合起来构成一种基一皮变换的平稳－非平稳滤波器（ＷＴＳＴ－ＮＳＴ）,用于提取局部放电信号。实验结果表明,该方法能有效地实现局部放电信号和器材怕信号的分离,并具有计算时间短、提取出的ＰＤ信号波形畸变小等优点,有用于局部放电的在线检测中。     

用于复小波变换的EWC阈值法抑制周期性窄带干扰

由于气体绝缘组合电器(GIS)的局部放电(PD)特高频检测虽然能够避开大多数窄带干扰,但是,还有部分窄带干扰会进入检测系统,从而湮没PD信号,因此在现场检测时必须加以抑制。根据PD信号与周期性窄带干扰小波变换后的不同特点,剖析了抑制周期性窄带干扰的常用方法--小波系数直接置零法的局限性,提出了可以用于抑制周期性窄带干扰的有效小波系数(EWC)阈值法,并以所构造的db4复小波对仿真信号与实测GIS特高频PD信号进行了对比去噪研究。研究结果表明:基于EWC阈值法的复小波变换能够有效地抑制GIS特高频PD信号中的周期性窄带干扰。     

基于混沌控制的周期窄带干扰抑制方法研究

将混沌控制理论用于局部放电在线检测的混沌算法用谱分析获取窄带干扰的周期 ,设置适当的周期参数扰动来控制Duffing Homes混沌振子系统 ,实现对检测信号中窄带干扰的精确估计和抑制。实验表明 ,特定的混沌系统可准确快速地识别并抑制窄带周期信号 ,而对局部放电脉冲信号无任何影响     

开关柜局部放电超高频检测中周期性窄带干扰的抑制研究与应用

基于小波变换用于抑制开关柜局部放电在线检测中用期性窄带干扰的目的,提出了K-均值阈值算法来改进经典阈值法对窄带干扰频率的自适应性,现场实验结果表明,K-均值阈值算法能改善局部放电信号的提取效果,准确率高,波形失真小,对混频周期性窄带干扰具有较强抑制能力.     

基于UHF和HF的局部放电降噪方法的研究

采用基于阿基米德螺旋天线的特高频法与基于电流传感器的高频法对比测量的方法 ,发展了一种新型的降噪方法。其基本原理是 :高频法测得的脉冲信号中包括了油中放电信号和空气中电晕造成的脉冲干扰信号 ;特高频法测得的只有油中放电信号 ;故对高频法获得的信号 ,在仅对应于特高频法获得的信号处开窗时 ,可剔除脉冲干扰而获得油中放电信号。模拟实验以及现场变压器的实测结果证明这种降噪方法可有效抑制各种干扰特别是脉冲型干扰。     

快速傅里叶变换和广义形态滤波器在抑制局部放电窄带干扰中的应用

根据局部放电信号和窄带干扰的差异,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和广义形态滤波器抑制窄带干扰的新方法。首先利用FFT得到窄带干扰的离散谱线,再利用基于数学形态学原理构造的广义形态滤波器将局部放电信号中的干扰滤除,最后进行傅里叶逆变换和小阈值处理以提取局部放电信号。仿真和实测数据的处理结果表明,该方法通过选取合理的结构元素可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题。     

Wavelet-based denoising of partial discharge signals buried in excessive noise and interference

Achieving acceptable levels of sensitivity during online and/or onsite partial discharge (PD) measurements still continues to remain a very challenging task, primarily due to strong coupling of external (random, discrete spectral and stochastic pulsive) interferences. Many analog and digital approaches have been proposed for suppressing these interferences, and amongst these, rejection of the pulsive type of interferences is known to be very difficult, if not impossible. The time and frequency characteristics of the pulsive interference being very similar to that of the PD pulses is the main reason posing difficulty in their separation. In this paper, a novel, semi-automatic, and empirical wavelet-based method (using multi-resolution signal analysis) is proposed to recover PD pulses, buried in excessive noise/interference comprising of random, discrete spectral, pulsive, and any combination of these interferences occurring simultaneously and overlapping-in-time with the PD pulses. A critical assessment of the proposed method is carried out, by processing both simulated and practically acquired PD signals. The results obtained are also compared with those from the best digital filter (infinite impulse response, IIR and finite impulse response, FIR) method proposed in literature. From the results it emerges that, the wavelet approach is superior and further, has the unique capability of successfully rejecting all the three kinds of interferences, even when PD signals and one or all interferences occur simultaneously and overlap-in-time.     

变压器局部放电在线检测中的抗干扰技术

抑制干扰是变压器局部放电在线监测的关键技术,为此综述和分析了变压器局部放电在线监测中的各种干扰信号特征、各种抗干扰技术(如快速傅立叶变换法、小波变换法、自适应数字滤波等)及其效果,还介绍了实际局部检测中分层式抑制干扰模式。