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自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法.对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难.根据经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法.局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果.仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性. 相似文献
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自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难。根据经验模态分解EMD(Emp iricalMode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法。局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果。仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性。 相似文献
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为了解决局部放电信号去噪过程中自适应性不足,提出了基于完全经验模态分解和总体平均经验模态分解 (CEEMD-EEMD)的局部放电阈值去噪新方法。首先将放电信号进行CEEMD分解,其次对分解出来的固有模态函数进行EEMD分解,根据数理统计的知识将分解后的信号进行阈值去噪。利用该算法对局部放电的仿真信号和实测信号进行去噪处理,并与常规的小波去噪算法比较分析。仿真和实验的去噪结果表明,基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪方法取得了良好的去噪效果,验证了该方法的有效性,从而为局部放电信号的预处理提供了一种新思路。 相似文献
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采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取。分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的解决方法。该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号。并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果。仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于集合经验模态分解的局部放电信号的窄带干扰抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
采用经验模态分解(EMD)方法抑制局部放电的窄带干扰时,由于EMD方法本身存在模态混叠问题,在含有局放成分的模态固有函数中仍可能同时含有一定量的窄带成分,导致局放信号无法提取.分析了在局放信号上叠加不同幅值、不同频率的窄带干扰条件下的EMD混叠现象,并提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的解决方法.该方法对单频率成分和多频率成分的窄带干扰,均能较好地提取出局放信号.并针对EEMD引入的白噪声干扰,提出了自适应阈值的抑制方法,取得了较好的结果.仿真和现场测试的结果均验证了所提方法的有效性. 相似文献
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基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好. 相似文献
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基于EMD的局部放电窄带干扰抑制算法 总被引:7,自引:2,他引:5
以经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为基础,提出了一种基于包络线及有效值的自适应窄带干扰抑制算法,用以从噪声中提取局放信号。EMD可以自适应地将信号分解成若干阶不同频率段的固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),窄带干扰经分解后在振幅上显示出与局放脉冲明显不同的特征,通过包络线及有效值确定的阈值可以有效地区别开来。仿真及实际处理结果表明:与常规的基于小波变换的窄带抑制算法相比,该算法具有较强的自适应性;能有效地抑制局放信号中的窄带干扰。 相似文献
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复杂噪声环境下,提取变压器的局部放电信号是对其运行状态在线检测的关键.EMD舍高频,留低频信号的重构方法,信号保留不完整,且存在模态混叠.本文采用单一 EMD、EEMD、CEEMD以及CEEM-DAN方法对局部放电信号去噪仿真分析,部分解决了模态混叠问题,但单一分解方法去噪效果差.因此,本文进一步改进,采用CEEMDA... 相似文献
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云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《电工技术学报》2015,(18)
信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。 相似文献
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本文提出了局部放电信号的固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)去噪方法,将信号进行固有时间尺度分解,得到多个固有旋转分量(proper rotation component,PRC),采用3σ准则去除每个PRC的异常噪声,然后对其进行重构,从而实现局部放电信号的消噪.分别用小波变换(Wavelet transform)、经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和ITD处理含噪局放信号,比较它们的均方根误差、相关系数和计算速度.结果表明:ITD的去噪过程具有自适应性,有较好的去噪性能和较快的计算速度,非常适合局部放电信号的在线去噪. 相似文献
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随着输电电压等级的提高,电晕放电已成为影响高压、特高压输电线路安全稳定运行的重要因素。鉴于此,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法,首先利用EMD算法对采集到的电晕放电辐射信号做分解处理,得到不同的基本模态分量,然后利用阈值函数和给定阈值对各分量做降噪处理,并对处理后的分量重构,得到降噪后的信号。研究结果表明:与小波降噪和EMD时空降噪相比,基于EMD的阈值降噪方法不存在基函数选取和分解层数选取等问题,其降噪过程是完全由信号特征决定的自适应降噪,同时该方法保留了小波降噪中对各分量进行阈值处理来降噪的优点,并且在对信号的降噪过程中去除了可能存在于信号中的趋势项干扰,因而该方法更有利于对电晕放电辐射信号的降噪处理。 相似文献
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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。 相似文献
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基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法 总被引:10,自引:1,他引:10
根据局部放电信号的特征,将经验模式分解(EMD)应用于局部放电信号分析中,提出了处理局部放电数据的自适应直接阈值(ADT)算法。首先,将基于EMD的时空滤波方法应用于局部放电数据的预处理中。与传统滤波方法相比,该方法无需预定义滤波器系数,而且能够充分保留原始信号本身所固有的非平稳特征。其次,为了最大限度的抑制噪声干扰,进而提出了ADT算法。该方法不存在小波方法中的小波基选取问题,以多分辨率的EMD为基础,结合3σ准则自适应地确定分解尺度和阈值,是一种完全的数据驱动型方法,具有较好的自适应能力和综合处理性能。仿真数据和试验数据的处理结果表明了该方法的有效性。 相似文献