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。     

自适应小波阈值去噪算法用于局部放电白噪声去噪

为增强局部放电信号白噪声去噪算法的自适应能力,文中提出了 一种自适应选择小波、分解层数与阈值的局部放电去噪算法.首先,在对信号进行逐层小波分解的基础上,以近似系数能量占比表征小波的能量特点,以小波能量熵表征信号波形分布特点,以二者比值作为每层分解最优小波的评价指标,选取比值最高的小波为最优小波,兼顾了信号的能量特点与波...     

基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪

目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性，而且在去噪时不存在待定的自由参数，具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性，采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明，与传统的SURE,Fixed form门限，罚函数和Minimax等方法对比，HMMs方法能获得更高的信噪比，正确区分和保留更多的脉冲数，对进一步的绝缘状态分析有重要意义。     

基于小波迹方法的局部放电信号消噪研究

在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。     

结合矩形窗的EEMD局部放电信号去噪

针对现有信号去噪方法的不足,采用总体经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode dcomposition)方法对变压器局部放电信号进行消噪,并将其与小波消噪方法进行对比。由于EEMD本身的分解性质及计算机性能的限制,使得对于高采样率长信号的消噪处理变得很困难,故此提出将矩形窗与EEMD算法结合起来进行去噪。研究表明EEMD去噪方法更适合于变压器的局部放电去噪,加矩形窗的EEMD去噪方法通过时间复杂度分析和实验验证,更适合此类局部放电信号的去噪。     

变压器局部放电信号小波消噪新算法与试验分析

目前变压器局部放电信号小波消噪主要有阈值法、相关法和模极大值法3种,其都有一定的局限性.针对这些局限性,笔者结合阈值法和模极大值法的特点和适应范围,给出了一种新的小波消噪算法,最后用该算法编程对变压器局部放电信号进行分析.实验表明该算法能较好的消除白噪声,并对强电脉冲干扰有一定的抑制作用,证明其在变压器放电信号处理中有...     

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。     

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。     

小波分析用于局部放电信号特征分析

应用小波变换理论对局部放电辐射电磁信号进行多分辨率分析,得到了局部放电电磁辐射信号中各频率分量的分布与局放特征量之关系,从而了解局放的进程;计算机仿真结果表明,所得结论对绝缘在线监测和绝级老化的检测右一定的参考价值。     

基于自适应提升小波的电厂汽轮发电机组振动信号消噪

采用基于提升格式的自适应小波变换,并根据LMS(least mean square)自适应法使伯恩斯坦预测算子P(predictor)自适应匹配特定的数据序列.用此方法对电厂汽轮发电机组的振动信号进行消噪处理,并通过实例仿真证明了该方法的可行性和有效性,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供有力依据.     

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。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪新方法

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。     

局放脉冲信号的三种小波去噪方法的研究

介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣。针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果。为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据。     

基于提升小波改进阈值的光谱信号去噪研究

对傅里叶红外光谱信号的预处理进行研究,分析了小波变换在光谱信号去噪中的应用,针对传统小波阈值去噪中存在的缺点,对阈值函数进行改进。改进方法通过保留部分低于阈值的分解系数,克服了硬阈值法不连续,以及软阈值法估计系数和真实系数具有恒定偏差的缺点。实验采用基于提升小波的改进阈值函数法对铜陵市市区上空空气实测光谱信号进行预处理,结果表明,与经典小波变换和Donoho软阈值、硬阈值法相比,相同条件下信噪比、均方差、运行速度均有所提高。     

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。     

一种基于谱峭度的局部放电信号提取新方法

针对局部放电信号中受到的平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,提出了一种基于谱峭度的局部放电信号提取方法。首先求取出含噪局部放电信号的谱峭度,然后根据谱峭度设计自适应带通Wiener滤波器。对经过滤波器滤波后的信号进行小波平滑去噪,提取出更加精确的局部放电信号。分别采用所提方法和小波阈值去噪方法提取局部放电信号,结果表明,所提方法能够很好地抑制平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,且各个性能指标都优于小波阈值去噪方法。     

高压电缆局部放电小波包 峰度法在线检测与定位

在利用双端行波法进行高压电缆局放在线检测与定位时,针对脉冲初至时刻拾取精度不高影响定位精度的问题,引入地震信号检测领域中的时变峰度法。首先利用时窗能量比检测局放事件,然后在确定的局放时窗内,通过计算时变峰度变化率并求其最大值点,初步实现脉冲初至时刻拾取。为了克服现场强噪声干扰对拾取精度的影响,利用小波包分离出局放脉冲所在的主要频带,并在此频带内求取时变峰度极大值,实现了局放脉冲初至时刻的高精度拾取。最后运用到达时间分析法实现局部放电源的在线精确定位。实验结果表明,该方法抗噪声干扰能力强,定位精度高,在-14 d B的噪声环境下定位误差小于2 m,能够满足高压电网对局放故障在线定位的精度要求,有效提高供电可靠性。