采用小波变换的绝缘子泄漏电流去噪

为了去除污秽绝缘子安全区泄漏电流中的噪声,提出了采用小波变换去噪时分解层数的定量计算方法。根据小波去噪时需对细节进行阈值处理、安全区泄漏电流的能量主要集中在低频周期成分上的结论,提出了确定小波变换去除安全区泄漏电流噪声时最佳分解层数的判据;并以此判据为基础,提出并证明了计算小波分解层数的公式。对在高压试验中和现场采集到的绝缘子泄漏电流进行了小波去噪研究,结果表明:在相同母小波和阈值前提下,采用所提公式获得的分解层数去噪时的效果优于采用其他分解层数时的效果。从而得出结论:所提公式计算出的值为最佳分解层数,按此值去噪时效果最好。     

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。     

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.     

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。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

基于变分模态分解的暂态扰动波形去噪算法

针对经验模态分解去噪时存在的模态混叠问题,提出一种变分模态分解与滑动均值滤波相结合的去噪算法。首先通过寻找变分模型最优解将含噪信号分解成若干个固有模态。然后利用相关系数准则确定最优分解层数K以及其对应的相关模态,并用滑动均值滤波器对非相关模态进行处理以得到其中的有用分量。最后基于相关模态和非相关模态中提取的有用分量构造去噪后的信号。仿真表明,与经验模态分解去噪和小波去噪相比,所提出的算法能够在更有效去除暂态扰动中噪声的同时,保留暂态扰动中的特征信息。     

基于改进MDL准则的电能质量信号消噪新方法

电力系统中电能质量信号往往含有大量的噪声,这将会在很大程度上影响检测的效果。为了有效地消除噪声,基于MDL准则提出了将MDL函数的第2项改为信号的剩余能量比以提高消噪能力的改进算法,同时给出了改进后MDL函数参数确定的方法,讨论了小波分解层数的确定及小波基函数的选取等问题。对不同电能质量信号进行消噪处理时该新方法能得到最优的分解层数和小波基函数,消噪后信号具有较高的信噪比且信号的剩余能量比高。仿真结果表明:该新方法优于小波分析的电能质量消噪方法和基于MDL准则的电能质量消噪方法,取得了令人满意的消噪效果。     

基于可调Q小波变换与基追踪的电能质量信号去噪

现场采集的电能质量信号中夹杂着高斯白噪声和脉冲噪声,这些噪声的存在给电能质量信号的检测与分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪预处理。针对传统去噪方法的局限性,本文给出了基于可调Q小波变换与基追踪的去噪算法,该方法先用不同品质因数的小波基函数对含噪信号进行稀疏分解,再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理,最后对优化的小波系数进行重构,这样就实现了电能主特征信号与脉冲噪声和高斯白噪声的分离,从而达到去噪的目的。仿真结果表明该方法可以有效地去除电能质量信号中的高斯白噪声及脉冲噪声,且去噪效果和可靠性优于广泛使用的小波去噪和集合经验模态分解去噪。     

超高压电网故障录波数据自适应压缩新方法

综合分析了超高压电网变电站故障录波数据快速压缩传输的必要性,以及现有故障录波数 据压缩传输算法的优缺点.提出了基于信号奇异性检测原理的自适应小波去噪压缩算法,详细分析了各尺度上小波系数奇异点的匹配搜索过程和最大尺度层数自适应阈值选取方法;通过故障录渡信号频率与采样率的关系,确定出最大小波分解层数,然后在该分解层数上进行噪声白化检验,并对某一个信号奇异点进行奇异性指数计算,以确定出小波最优分解层数.最后通过大量真实故障录波数据编程仿真,验证了该压缩算法的高效性.     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

对于暂态的电能质量信号的监测,研究了一种用最大后验估计的双树复小波变换对电能扰动信号进行去噪高效算法。首先运用最大后验估计对扰动信号的改进的小波阈值进行去噪预处理,然后对于不同分解层的细节系数噪声方差和信号方差进行估算,并且运算出不同分解层阈值,从而得出去噪阈值。仿真实验结论表明:所提出算法步骤简单,计算速度快而且易于实现,去噪效果理想,具有很好的应用前景。     

小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法

针对电能质量信号去噪问题,提出改进的小波熵自适应阈值去噪法。利用小波变换分解电能质量信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和自适应阈值相结合确定高频系数阈值门限,采用改进折中指数阈值函数对电能质量信号去噪处理,最后重构降噪后的电能质量信号。通过对四种典型带噪电能质量信号(电压突降信号、暂态振荡信号、电压中断信号、谐波信号)去噪处理,并与无偏风险阈值、极大极小阈值的去噪性能比较,对比可知在输入信噪比为20dB时,对于不同的电能质量信号,改进的小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的。     

基于双树复小波变换的配电网故障选线

在对配电网故障信号进行处理的过程中,为了减少噪声的影响,将应用于心电信号处理的双树复小波变换用于配电网故障选线,并结合暂态小波能量的改进算法,提出了一种小电流接地系统故障选线新方法。首先将各线路暂态零序电流进行双树复小波变换,得到小波分解系数并计算小波能量。根据电压峰值附近故障和过零点附近故障的信号能量谱特征,通过设定阈值分别比较小波高频能量和低频能量。利用Simulink进行大量仿真,结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换去噪更彻底,而且不受故障合闸角、过渡电阻及系统运行方式等因素的影响,可以快速准确选线。     

基于逐层最优基小波和贝叶斯估计的电缆瓷套终端红外图像自适应去噪方法

抑制图像噪声是电气设备红外诊断技术的前提。为了有效抑制白噪声,提高诊断的准确性,提出一种用于电缆瓷套终端红外图像的基于逐层最优基小波和贝叶斯估计的自适应去噪方法。该方法首先将红外图像真彩图分解为R、G、B颜色分量图像。对每一颜色分量图像,定义小波分解尺度系数能量百分比,基于能量百分比最大的原则,自适应选取最优基小波对颜色分量图像逐层进行小波分解,并结合Bayes最优估计准则对细节小波系数进行处理,对尺度系数和处理后的小波系数进行逐层小波重构,得到去噪后的颜色分量图像。将去噪后的颜色分量图像进行合成,得到去噪后的图像。该方法能够有效地去除白噪声,并且使去噪后的图像尽可能保留细节信息。数值试验表明,与运用sym4小波进行单一小波分解去噪方法比较,运用该方法去噪后图像的信噪比(SNR)更高,最小均方误差(MSE)更小。     

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。     

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DTCWPT和t-SNE的去噪方法及在故障诊断中的应用

为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。     

小波包在暂态电能质量分析中的应用

对小波包在暂态电能质量现象分析中的去噪、数据压缩及特征提取几方面进行了阐述 ,并对电压骤降信号进行仿真。其结果表明 ,利用阈值方法 ,小波包的去噪效果要明显优于小波变换 ;利用其对高频再次分解的特性 ,通过对分解系数的处理 ,能有效地实现暂态非平稳信号时数据压缩和特征提取     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

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。     

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。