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EEMD的交联电缆局部放电信号检测研究

针对经验模态分解方法在提取局部放电信号时易产生模态混叠问题,将集合经验模态分解方法用于交联电缆局部放电信号的提取。该方法相对传统小波变换不需要选择基函数和确定分解层数,可以地自适应地将含有干扰信号的局部放电信号分解成不同时间尺度的固有模态函数,对主要成分是局放信号的分量进行阈值处理与重构得到局放信号,经过希尔伯特-黄变换得到局放信号的时间-相位-幅值谱,获得反映局放信号的特征信息。仿真和实验结果表明验证了集合平均经验模态分解在交联电缆局部放电信号检测中的可行性。     

基于改进EEMD的局部放电信号处理研究

噪声环境下的电缆局部放电信号的高完备提取是电缆绝缘在线监测研究的关键。本文提出一种基于改进EEMD的局部放电信号降噪方法。首先对原始局部放电信号进行EEMD分解,对分解得到的每一阶模态分量（IMF）进行傅里叶变换,计算其对应的幅值方差作为阈值,结合局部加权回归散点平滑算法对筛选出的噪声与有效信号混合的IMF分量进行滤波,最后与纯净PD信号IMF分量进行叠加重构,得到滤波后的局部放电信号。通过仿真、实验室数据分析,降噪处理后的局部放电信号的信噪比和波形相似系数均有所提高,证明本文所提降噪方法的有效性。     

基于变分模态分解和凹凸型阈值小波的电缆局部放电信号降噪方法

针对中高压电缆局部放电信号测量中常见的周期性窄带干扰和随机白噪声干扰的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和凹凸型阈值小波变换相结合的局部放电信号的降噪方法。先通过VMD对原始信号进行分解重构完成初步的降噪,再通过凹凸型阈值的小波变换进行进一步降噪。应用此方法分别对仿真信号和实测信号进行噪声抑制,并与传统降噪方法的降噪效果进行对比。对比结果证明所提方法相较于传统的软硬阈值的小波降噪等方法有更好的降噪效果,局放信号特征保留效果也更好。     

基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法研究

特高频法检测GIS局部放电时往往受到不同类型的噪声干扰,天线采集到微弱的特高频信号容易被噪声淹没,导致局部放电检测不准确甚至检测系统在现场无法正常工作等问题。针对上述问题,提出一种基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法。该方法利用对偶树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法进行改进并对GIS局部放电特高频信号进行降噪。利用EMD法将含噪信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,然后利用联合分布模型进行每个IMF分量的DT-CWT降噪的小波系数估计,对每个IMF分量进行降噪。最后将降噪后的IMF分量进行信号重构得到降噪后的信号。GIS局部放电特高频信号降噪试验结果表明了该方法达到很好的噪声与非噪声信号的分离效果,拥有较高信噪比,以及能够保持早期局部放电特高频信号特征。     

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EWT的高压电缆局部放电信号降噪研究

在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT )的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验小波变换对含噪信号进行分解,通过计算模态分量的峭度值,实现对脉冲信号的定位,将筛选出的有效特征分量进行重构。最后利用改进阈值函数去除重构信号中的冗余噪声,实现对多噪声的有效抑制。经仿真对比及现场试验测试,该方法能有效抑制窄带干扰和白噪声,较大程度地保留高压电缆局放中的有效信息,且在不同噪声环境下的降噪表现较为稳定。     

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EEMD与边际谱能量的电缆局部放电定位方法

振荡波局部放电试验在电缆绝缘缺陷检测中得到了越来越多的研究和应用,但背景噪声干扰和放电脉冲匹配的问题会影响局部放电定位的准确度。为实现振荡波电压下电缆绝缘缺陷的准确定位,提出一种基于集合经验模态分解与Hilbert边际谱能量的局部放电定位方法。首先采用移动窗口阈值法提取出局部放电脉冲信号,采用集合经验模态分解算法对信号进行分解,对得到的各分量进行Hilbert变换获得其边际谱能量值;然后选择不同本征模态函数分量在原始信号边际谱能量值的占比作为特征量,计算信号相似度进行入射脉冲信号和反射脉冲信号的匹配,最终采用时域反射法进行局部放电定位;最后对35 kV电缆进行振荡波耐压试验,对检测到的局部放电信号进行定位计算。结果表明,提出的方法可以在高斯白噪声较强的情况下实现电缆绝缘缺陷定位,定位平均误差可以达到1.15%。     

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。     

基于小波自适应阈值滤波的VMD降噪方法

本文提出了一种基于小波自适应阈值滤波的可变分模式分解（VMD）降噪方法。该方法降噪过程为：先将含噪声信号进行VMD分解,进而将VMD分解分量中含大部分噪声的高频模态分量进行小波自适应阈值滤波降噪,滤波降噪后的分量与其他模态分量重构降噪信号。三个实例表明：所提方法能有效减低信号噪声,适应性广。 关键字：可变分模式分解（VMD）;小波变换; 自适应阈值     

变压器局部放电在线监测加权阈值小波降噪方法研究

有效抑制现场强干扰是变压器局部放电在线监测的关键技术之一。在分析各种阈值策略特点的基础上,提出采用多阈值策略加权算法确定小波阈值,利用改进阈值对局部放电信号进行小波降噪。计算机仿真及现场信号分析表明,改进阈值小波降噪后信号符合相似性和光滑性准则,同时能够较好地保证信号的局部化特征。改进阈值的小波分解重构能够从复杂现场干扰中有效提取局部放电信号,可用于变压器局部放电在线监测。     

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VMD和平滑滤波的ECG去噪方法*

针对目前变分模态分解法在心电信号降噪时存在模态分量难以取舍的问题,提出了一种改进的变分模态分解方法。首先对含噪心电信号进行变分模态分解,通过各模态分量的中心频率和模态分量与原始心电信号的互相关来确定噪声占优的模态分量与信号占优的模态分量。然后选取中心频率处于医学心跳频率范围的模态分量来提取心跳频率对应的采样点数,根据心跳频率对噪声占优的模态分量和信号占优的模态分量分别进行平滑滤波。最后使用处理过的模态分量重构心电信号,完成基线漂移和肌电噪声的去除。实验结果表明该方法的去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法及两者相结合的方法。     

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与小波自适应阈值的去噪新方法

一维电能质量信号中通常含有不同程度的白噪声,高效去噪是对电能质量信号进行检测与识别的重要前提。为了能有效地消噪并完整还原信号的奇异点等真实信息,提出了基于自适应白噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)与小波自适应阈值的去噪新方法。首先通过自相关法对CEEMDAN分解得到的含噪高频固有模态函数(IMFs)进行筛分;然后对这些高频分量进行小波自适应阈值降噪,这样就保留了高频部分的有效信息;最后与低频IMFs进行信号重构。仿真结果表明该方法去噪效果好,有效地保留了高频成分中的真实信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。     

基于经验模态分解法的桥梁应变信号降噪方法研究

针对桥梁应变信号的特点,提出了一种基于经验模态分解法的降噪方法。当信号中噪声分布在某些特定频段且与信号混叠时,现有的降噪方法如小波阈值法无法很好地对其进行处理。本文在对桥梁应变信号进行经验模态分解的基础上,具体分析分解后的本征模函数分量,对含噪较大的本征模函数分量进行特定的阈值滤波处理,并将处理后的本征模函数分量与含噪较小的本征模函数分量以及残余分量进行信号重构,得到降噪后的桥梁应变信号。将此方法用于实际测得的数据,实验结果表明,其能在保留原始信号特征的前提下,消除桥梁应变信号中的噪声,从而达到降噪的目的。     

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。     

基于改进 CEEMDAN 的应答器上行链路信号降噪研究

针对在高速铁路复杂电磁环境中应答器上行链路(balise uplink, BU)信号传输受扰的问题,提出了一种基于自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)与小波包自适应阈值的联合降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将模拟BU信号分解为12个模态分量,根据相关系数判断分量为相关分量或无关分量;然后,相关分量经小波包降噪处理后重构为降噪后的BU信号;最后,选用信噪比(signal-noise ratio, SNR)和均方根误差(root mean square error, RMSE)作为评价指标,将该方法与目前广泛采用的6种降噪方法进行对比,信噪比提高了0.486 1～6.144 dB,均方根误差降低了0.054 9～11.091。为检验该方法的实际应用效果,采用联合降噪方法对实测BU信号进行降噪处理。仿真验证和实验验证的结果表明,采用联合降噪方法降噪后的BU信号不仅噪声分量得到了有效去除,而且信号特征保存完好,证明该方法能够应用于解决实际BU信...     

改进 CEEMDAN 算法的电机轴承振动信号降噪分析

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失 真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法。 首先利用传统 CEEMDAN 对原始信号初步分解,获得若干特征分量 (IMFs)和固有模态分量,将若干 IMFs 运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的 IMF 分量进行二次分解和二 次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用 SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪。 最后利用凯 斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始 信号提高 2. 2 dB。