混合粒子群优化小波自适应阈值估计算法及用于局部放电去噪

小波去噪是局部放电(PD)检测中常用的去噪手段,小波阈值的选取会对局部放电信号失真度及误差产生重要影响。为了提高局部放电小波去噪的自适应能力,降低去噪畸变,提出了1种用于局部放电信号去噪的混合粒子群优化小波自适应阈值估计(HPSOWATE)算法。针对普通阈值选取算法容易陷入局部最优的问题,采用融合了交叉、变异的HPSOWATE算法进行了全局自适应搜索最优阈值。引入遗传算法及标准粒子群算法对计算结果进行了验证。对局部放电染噪仿真信号和现场实测信号的去噪结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优位置,较快收敛到全局最优,显著提升了结果可信度和算法计算速度。计算结果表明,所提出的算法在不同信噪比下得到的去噪信号的均方误差(MSE)和幅值误差都最佳,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,具有良好的应用价值。     

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。     

基于自定义阈值函数的小波去噪算法

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法.研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中.仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性.     

结合奇异值分解与最小描述长度准则的变压器极化电流数据去噪方法

现场测量变压器极化电流受噪声干扰造成测量精度偏低,为消除噪声干扰,本文提出一种奇异值分解(SVD)结合最小描述长度准则(MDL)的信号去噪算法.利用测量数据构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,将信号分解为有用分量与无用分量的线性叠加,再利用MDL确定信号与噪声的界限,提取有用分量重构信号.对变压器极化电流的仿真和实测数据表明,利用MDL能有效区分有用分量与噪声,去噪数据趋势完整,噪声得到有效去除.与小波硬、软阈值去噪结果对比,信噪比最大可提高12.61dB,方均根误差最大可减小47％.     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯(Bayes)估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法.该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能.实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波雏纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比.     

一种改进型小波阈值去噪算法的FPGA设计与实现

提出了基于现场可编程门阵列器件（FPGA）的一种改进型小波阈值去噪算法的设计与实现方案,利用Mallat快速离散正交小波变换算法,并在Altera QuartusII开发平台上采用Verilog HDL语言实现对含加性高斯白噪声的信号利用改进型阈值去噪方法进行处理。最后借助于ModelSim SE对含噪信号的处理进行验证仿真,仿真结果表明,该方案可以取得较好的去噪效果。     

基于小波改进阈值的肌电干扰降噪研究与效果评估

肌电干扰是心电信号采集过程由于肌肉的轻微颤动引起的噪声干扰,因此需要对采集到的心电信号进一步的去噪.针对传统小波阈值去噪算法对心电信号去噪后存在信号震荡与失真问题,提出一种含有两个动态参数的改进小波阈值函数,通过动态参数可以对改进阈值函数进行整体和局部的调节,从而达到可以对不同程度的噪声进行去噪的目的 .为了验证新阈值函数的去噪效果,采用信噪比、均方差和心电信号的时频域特征3种评估指标,对改进的阈值函数和传统的肌电干扰去噪算法进行去噪效果的比较.研究结果表明,改进的阈值函数对心电信号去噪后的特征波形保存较好,克服了软、硬阈值函数的缺点,去噪后在平滑性和保真性方面表现良好.与传统肌电干扰去噪算法相比,对轻微噪声和严重噪声去噪后信噪比分别为38.7948和36.7212,均方差分别为0.0013和0.0018,去噪评估结果最好.     

一种电能质量扰动信号的联合去噪算法

传统的小波阈值去噪算法存在易丢弃真实信号、去噪效果差等缺点.该文提出了一种新的用于电能质量扰动事件的联合去噪算法.该算法首先通过强跟踪卡尔曼滤波的渐消因子大于1的次数,初步判定信号的扰动类型,然后对不同的扰动类型采取不同的去噪方法.对于仅含噪声的正弦信号和谐波信号用稀疏分解及快速傅里叶变换(FFT)做两次去噪;对暂升和暂降信号采用渐消因子准确地指示扰动起止时刻,将信号分段,并对每段信号用稀疏分解和FFT去噪;对含瞬态脉冲和暂态振荡的信号,采用不同的处理方法,首先通过稀疏分解得到稳态成分和暂态成分,对稳态成分的去噪方法与含噪声正弦信号的处理方法相同,对暂态成分的脉冲信号保留实际值,对振荡信号采用变分模态分解(VMD)去噪.大量的仿真计算表明,在不同的信噪比条件下,该文提出的算法均能够有效抑制各类扰动信号的噪声,显著提高了信噪比,且效果优于小波阈值去噪算法.     

基于改进奇异值与经验小波分解的局放去噪算法

局部放电(partial discharge,PD)检测是监测绝缘劣化的重要手段.由于现场环境复杂,PD检测易被干扰,而PD检测的真实性影响电气设备绝缘性能评估的准确性.因此,检测信号去噪是PD检测的重要任务.常用PD去噪算法的效果依赖于人工选择阈值或分解层数等参数,为了解决这个问题,该文提出不依赖于人工选择算法,使用基于曲率的奇异值变换(singular value decomposition,SVD)自适应地选择奇异值重构并去除窄带干扰;然后对残留白噪声的PD信号进行基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应分解;利用通用阈值对满足峭度和相关系数条件的模态去噪;最后通过时域去噪去除残留噪声,得到去噪后的PD信号.模拟PD信号和现场实测PD信号的去噪结果均表明所提方法能够更有效地去除窄带干扰和白噪声.     

基于改进阈值函数小波的微电网检测信号去噪

应用传统阈值函数小波对实测的微电网信号去噪时,存在重构信号失真、波形曲线偏厚等问题.在分析某种改进阈值函数基础上,提出一种新的阈值函数表达式.为提高阈值函数适用性,利用Bayes shrink方法计算分解层门限阈值,利用人工蜂群算法对设计的阈值函数进行参数选定.使用实测含噪信号验证各阈值函数的小波去噪效果,可知新阈值函数及其去噪流程能提升信噪比、减小均方误差,达到抑制检测信号噪声、显现信号波形特征目的 .     

基于互相关分析的低雷诺数涡街流量计设计

针对常规涡街流量计难以测量雷诺数在5 000~20 000内流量的问题,研制测量低雷诺数流量的涡街流量计,以扩展量程比。重新设计涡街流量计一次仪表,以满足互相关分析的要求。充分利用两个压电传感器输出信号的相似性,采用互相关分析方法,实现低雷诺数流量的测量。提出一种基于互相关分析快速计算时延的方法,保证仪表的实时性。采用三次样条插值的方法,大大减小较低的采样频率对延迟时间测量精度的影响。以低功耗单片机MSP430F6459为核心,研制成功低功耗、两线制涡街流量变送器。水流量标定结果表明,该涡街流量计量程下限所对应的雷诺数为6 649,测量精度为1级。     

An improved methodology for application of wavelet transform to partial discharge measurement denoising

Recent research has shown that the wavelet transform (WT) can potentially be used to extract partial discharge (PD) pulses from severe noise. However, the method is more complex than the Fourier transform (FT), and requires expertise and experience to be applied to produce its best effect. The authors have previously published algorithms for selection of the most appropriate mother wavelet and for automatic determination of threshold values for applying the WT to PD measurement denoising. The present paper is to present an improved methodology to apply the discrete wavelet transform (DWT) with better denoising effect to PD measurement. Firstly the paper describes the structure of DWT's filter pairs. It then analyses the frequency bands of the wavelet coefficients in approximations and details, and energy distribution of a PD signal along each of the levels following the DWT. Finally a DWT-based denoising method is proposed and justified. Results prove that, with the proposed methodology, in conjunction with the algorithms proposed by the authors to select optimal mother wavelet and threshold values, significant improvement in denoising effect can be achieved.     

直流电能表计量信号自适应降噪方法

直流配电网包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,本文提出基于自适应变分模态分解与小波阈值去噪相结合的直流电能计量数据降噪方法。建立输出端直流电压、电流信号变分模态分解的参数最优化模型,并联合互信息分析,实现原始信号的有效模态分量与噪声模态分量的自适应区分。在此基础上,建立以信噪比、均方根误差、平滑度、相关系数复合评价指标最优的小波阈值去噪参数最优化模型,实现噪声模态分量的最优滤波降噪。通过实测数据计算分析,验证所提方法的有效性。     

基于小波去噪的配电网C型行波故障测距

对于配电网C型行波测故障测距方法,通常将故障相和非故障相的电压差作为测量信号进行故障测距。但是对于实际配电网系统,分支对信号的衰减和噪声的干扰常使测量信号湮没在噪声中,使得算法失效。提出一种基于小波重构的配电网行波去噪方法,利用小波分析对信号进行多尺度分解、重构去噪提取故障信号。与传统的去噪方法相比,去掉了信号高频部分,减小了在实际配电网中由于噪声对测量信号行波波头提取的影响,仿真结果表明该方法的正确性。采用PSCAD/EMTDC仿真软件,建立中性点非有效接地的系统仿真模型,仿真结果表明基于小波去噪的配电网C型行波故障测距的可行性。     

基于变分模态分解的变压器有载分接开关振动信号去噪分析

针对变压器有载分接开关振动信号中的环境噪声影响后续特征提取与识别的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波包阈值的去噪算法。首先对信号进行VMD分解,得到一系列窄带、中心频率区分度较好的模态分量。然后对各模态分量分别进行小波包阈值处理,利用均方根误差、信噪比及平滑度构成的复合评价指标确定最佳分解层数,得到最优的去噪效果。最后重构得到去噪后的振动信号。在变压器有载分接开关模拟试验平台上进行试验,并对采集的振动信号进行去噪分析,结果表明该方法的效果优于常用的去噪方法。     

涡街流量计数字信号处理方法分析与比较

涡街流量计有许多优点, 近年来应用广泛。但它易于受到由管道振动和流场扰动引起的噪声干扰。用传统的处理信号电路制成的流量计在工业现场测量精度不高, 抗干扰性能差, 无法准确测量小流量。而数字信号处理技术可以弥补传统方法的不足。归纳了数字滤波器、谱分析、自适应陷波以及小波变换等几种方法, 介绍了每一种方法的具体实现, 并作了性能分析和比较。指出数字信号处理方法可以很大程度上提高测量精度, 实现真正小流量测量。但实际应用中需要考虑到准确性和实时性要求。通过MATLAB仿真实验, 验证了采用变采样频率和频谱校正等措施对经典周期图法进行改进, 既可以达到较高的精度, 扩展了量程下限, 又能够满足以单片机为核心的流量计低功耗和实时性要求, 实用性较强。     

故障分析中的小波软阈值改进除噪方法

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。     

压缩感知在电能质量扰动信号去噪中的应用

针对电能质量信号去噪中阈值去噪存在信号失真,去噪效果不理想,阈值选取影响重构质量的问题,提出了一种基于压缩感知理论(compressed sensing,CS)的电能质量信号去噪新方法。CS去噪将扰动信号映射到低维空间,利用电能质量信号具有稀疏性可以重构,噪声信号不具备稀疏性不可重构的特点,应用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit algorithm,OMP)重构算法重构电能质量信号达到去噪目的。实验表明,CS电能质量信号去噪法优于传统的基于小波去噪的阈值去噪法,且信号不失真,具有扰动信号采集与压缩的同时完成去噪和易于实现的特点,为电能质量信号去噪提供了一种新的方法。     

涡街流量计中电荷放大电路的研究设计

通过对普遍使用于压电式涡街流量计上的电荷放大电路的理论分析,对原有的电路进行了改进.在电荷放大电路中应用差动放大和引入直流电平的方法,提高了压电式涡街流量计对低流速流体的测量性能,从而降低了测量的最低下限值,并且提高了测量精度和抗干扰能力.将改进后的涡街流量计进行实验,实验表明,改进后的涡街流量计的测量下限从改进前的22.3 m3/h下降到18.5 m3/h,最低下限处的不确定度从O.28%下降到O.165%,实验结果证明改动是有效的.     

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.