基于经验小波与小波变换的GIS局部放电信号去噪方法研究

为解决气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)内部缺陷局部放电(partial discharge,PD)信号含有噪声的问题,搭建了模拟局部放电环境,采用超高频法(ultra-high frequency,UHF)采集缺陷PD信号。针对UHF PD信号具有周期性窄带噪声与白噪声的特点,提出了基于改进的经验小波(experience wavelet,EWT)与小波变换结合进行UHF PD信号的去噪研究。首先,含噪信号通过EWT预处理分解为多频率的模态函数,然后对模态函数进行小波去噪处理,将去噪后的模态函数按照峭度值进行划分,根据合适的阈值选取UHF PD信号的有效成分并重构信号,最后,通过构建UHF PD仿真信号并采用实测数据验证所提算法的有效性。仿真实验与实测去噪结果表明:文中所提改进去噪算法具有良好的噪声抑制能力,为GIS设备内部UHF PD信号去噪提供参考。     

基于小波与奇异值分解的图像盲水印算法

提出一种新的基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法。该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印信息。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明,该算法具有一定的不可感知性、鲁棒性。     

基于改进小波系数奇异值分解和小波去噪的低频振荡时变模式辨识

提出了一种基于连续小波变换(continuous walelet t r a n s f o r m , C W T )和奇异值分解( s i n g u l a r v a l u e decomposition,SVD)相结合的提升小波系数 SVD 辨识信号振荡频率和模式信息提取及信号去噪的新方法.克服了噪声较大或者密集模态时,小波脊线不清晰甚至会出现混叠和交叉难以提取频率的情况,根据提升的小波系数奇异值分解频率向量识别各阶振荡模式的频率.同时选用小波能量系数来识别主导振荡模式,用小波软阈值去噪和 SVD 分解后矩阵重构来进行信号去噪.CWT 可以处理含时变振荡模式的低频振荡信号,且对模式参数具有较高的辨识精度.仿真算例验证了算法的有效性和适用性     

基于改进经验小波变换的局部放电荧光信号去噪

由于现场环境的复杂性,局部放电(partial discharge,PD)检测伴随着大量噪声干扰,易出现PD漏报与误报现象,影响电力设备后续运维工作。文中采用荧光光纤PD检测法,提出了基于谱峭度和改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应PD荧光信号去噪算法。首先利用快速谱峭度图确定荧光信号傅里叶频谱的紧支撑区域边界,随后对含噪荧光信号进行EWT分解并获得荧光信号所在的有用信号分量,最后对有用信号分量采用小波阈值法去除残留噪声,得到去噪后的PD荧光信号。利用该方法对仿真荧光信号进行去噪分析,并将去噪结果与经验模态分解-小波变换(empirical mode decomposition-wavelet transform,EMD-WT)法和EWT法进行对比,结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和归一化相关系数等指标方面都有所提升,证明了该方法具有良好的去噪效果。此外,实测信号的去噪结果表明,该方法的降噪率优于EMD-WT法和EWT法,具有较好的噪声抑制能力。     

基于SVD分解和小波去噪的振动位移提取∗

针对奇异值分解提取振动位移信号中存在白噪声的问题,提出采用小波去噪的方法进行信号去噪处理.首先采用奇异值分解提取图像序列中的振动信息;然后采用小波去噪方法进行去噪处理,针对传统固定阈值会导致每层小波分解系数做同样处理的问题,提出了一种改进型阈值;最后通过对比不同小波函数的去噪效果,确定最优小波函数.仿真和实验结果表明,该方法是有效的.     

语音信号的奇异值分解去噪

针对时域中含噪语音信号较长而无法直接进行奇异值分解以及在分解中无法自适应确定分离阶数的问题,本文提出了将时域语音信号分段后再进行奇异值分解的方法,该方法在分段分解后通过拼接可还原出原信号。为了解决分离阶数选取困难的问题,在分解过程中本文采用均值法及方差法自适应确定分离阶数,仿真实验结果验证了该方法对语音信号去噪的有效性。     

采用小波变换奇异值分解方法的局部放电模式识别

为提高电缆模拟缺陷的正确识别率,针对110kV高压XLPE电缆附件出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种电缆中间接头内部典型的绝缘缺陷物理模型,对获取的大量甚高频局部放电信号数据,用离散小波变换的奇异值分解方法进行缺陷类型辨识。该方法首先对单次局部放电信号进行离散小波变换(DWT),得到各尺度小波分解系数,用基于Birge-Massart阈值策略提取各尺度系数的有效极大值,形成极大值的矩阵可以减少冗余数据和噪声的影响,再对小波变换值矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为特征量,最后采用人工神经网络分类器进行模式识别,识别结果表明该方法效果良好。     

基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术

针对低信噪比下局部放电信号易漏检与传统奇异值分解算法在进行局放脉冲提取时计算量大的问题,提出一种基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪方法.该方法能有效提取局放脉冲及去除白噪声,且相较于传统SVD脉冲提取计算所需时间更短,更具工程实用价值.首先,利用滑动短时数据窗截取原始局放信号片段,采用随机奇异值分解法计算最大奇...     

基于截断奇异值分解的局部放电去噪方法

在线检测局部放电信号是诊断电气设备绝缘老化的重要手段.为了有效抑制局部放电信号常见的白噪声干扰,该文提出基于截断奇异值分解的局部放电信号去噪方法.首先对信号进行S变换获得局部放电信号的起始点和结束点,然后将确定位置后的局部放电信号从原信号中截断取出组成新的信号,非局部放电位置的信号被视为白噪声直接置零.再对新的信号进行...     

基于时域能量与自适应奇异值阈值的改进局放信号去噪方法

局部放电(简称局放)检测是探测电力电缆绝缘缺陷的有效手段。针对传统短时奇异值分解(STSVD)白噪声抑制方法存在的不足,文中提出了一种基于时域能量与自适应奇异值阈值的局放信号白噪声抑制方法。该方法利用自适应奇异值阈值估计策略对重构奇异值个数进行准确估计,并在此基础上结合时域能量准则仅对局放脉冲区域进行去噪处理,从而极大地提升了算法的执行效率。对仿真和实测含噪局放信号进行处理,并将去噪结果与现有的自适应奇异值分解(ASVD)、传统STSVD及小波变换去噪结果进行对比。研究结果表明：相比于ASVD、小波变换去噪方法,文中所提去噪方法能够取得更好的去噪效果,去噪后波形误差更小;相比于传统STSVD,文中所提方法能够有效解决去噪后存在的毛刺干扰问题,且计算速率更快。     

基于经验模态分解的局部放电去噪方法

在简单介绍经验模态分解(EMD)的基础之上，将经验模态分解用于局部放电的信号分析。根据含噪声信号分解后固有模态函数(IMF)的统计特征，提出了一种基于向量阈值的新去噪算法，相比于常规的小波去噪算法，该算法具有形式简单、应用方便灵活、不受傅里叶变换及小波函数选择的限制等特点。实际处理结果及与小波的对比表明，新算法可以有效地抑制白噪声，取得和小波变换几乎一致的效果。     

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...     

基于经验模态分解法的变压器局部放电去噪方法研究

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...     

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EMD的局部放电窄带干扰抑制算法

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。     

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。