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FFT变换与小波变换在变压器局部放电信号去噪中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
介绍了FFT变换与小波变换的基本原理,针对超高频局部放电检测中的两种干扰信号,分别采用FFT变换与小波变换进行了去噪处理. 相似文献
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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。 相似文献
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小波变换用于高压电器局部放电信号特征提取的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
根据局部放电中是实变非平衡的特点和小波分析的局域化性质,运用小波变换有效地从强大电磁干扰中提取中放电脉冲,并对局部放电信号进行特征提取,为进一步的局部放电信号特征分析打下基础。数值模拟实验给出了令人满意的结果。 相似文献
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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 总被引:3,自引:2,他引:3
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。 相似文献
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在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT )的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验小波变换对含噪信号进行分解,通过计算模态分量的峭度值,实现对脉冲信号的定位,将筛选出的有效特征分量进行重构。最后利用改进阈值函数去除重构信号中的冗余噪声,实现对多噪声的有效抑制。经仿真对比及现场试验测试,该方法能有效抑制窄带干扰和白噪声,较大程度地保留高压电缆局放中的有效信息,且在不同噪声环境下的降噪表现较为稳定。 相似文献
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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。 相似文献
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超高频法是目前广泛使用的局部放电在线监测手段之一,虽然能够有效避免现场大量低频噪声的干扰,但是仪器热噪声、无线电通讯等因素仍然会对超高频信号产生干扰。小波阈值法是一种有效的去噪方法,核心在于阈值的有效选取,从信号能量的角度出发,利用奇异谱分析对小波分解后各尺度小波系数噪声成分的标准差进行估计,进一步通过Donoho广义阈值法求取各尺度阈值。通过模拟局部放电实验获取含噪信号,并利用所提方法去噪,从噪声抑制比的角度考虑,与传统的Donoho阈值法对比,具有更好的去噪效果。 相似文献
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分析了GIS局部放电中白噪声干扰.仿真实验结果表明,小波分析方法抑制白噪干扰能力强,信号畸变小,能够有效的从白噪干扰中提取局放信号. 相似文献
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对高压电缆的局部放电(PD)进行监测,并对其所包含的噪声信息进行抑制,是一种有效的绝缘评估方法.针对PD信号所包含的复杂噪声信息,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的噪声抑制方法.该方法以IEWT分解为核心,通过将含噪信号分解为按频率顺序排列的经验小波函数(EWF),有效避免复杂噪声信号分解时的模态混叠现象.利用... 相似文献
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气体绝缘金属封闭开关设备进行局部放电检测时易受到白噪声的影响。为了有效滤除局部放电信号中的白噪声干扰,提出了一种基于新型噪声阈值规则的平稳小波降噪方法。该方法利用统计过程控制理论确定了小波系数的初始上限和下限,并根据每层小波系数的统计特征迭代更新上限与下限,通过该上、下限求出信号的噪声阈值水平,从而对局部放电信号的进行自适应降噪。所使用的平稳小波变换摒弃了传统小波的下采样步骤,对局部放电信号的表征更为完整。本文对三种5 dB染噪局部放电信号进行噪声抑制,降噪后信噪比达到19.1433 dB,均方根误差维持在0.03以内。而处理实验室平台下采集的染噪局部放电信号,信号抑制比为17.1769。本文所提算法能较好抑制局部放电信号中的噪声,去噪后的波形特征明显,失真程度低。 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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根据局部放电信号的特征,提出了强噪声背景下基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的数据预处理和小波平滑去噪的局部放电信号提取方法。含噪信号经过FRFT后,在FRFT域内,随着阶次p的变化,信号能量谱呈现不同的时频聚集性,利用最小均方误差(MM SE)准则扫描到最优阶的FRFT域,根据3σ法则采用硬阈值法进行数据预处理。为进一步提高局部放电信号的提取精度,采用db8小波及无偏似然估计阈值规则进行平滑去噪。通过对仿真信号和实测信号的分析,验证了本文方法的有效性与可行性。 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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进行局部放电(Partial Discharge,PD)在线监测时,为解决传统降噪算法难以提取湮没在强白噪声干扰中的多态性局部放电脉冲的问题,提出一种小波变换(WT)与数学形态学(MM)相融合的方法.该算法在传统小波硬阈值降噪方法的基础上加入形态滤波环节,对小波分解系数进行滤波处理.仿真分析以强白噪声干扰下的多态性局部放电信号为研究对象,采用降噪后信号的信噪比和均方误差为降噪性能指标,分析比较该方法与其他传统降噪方法的降噪性能,对实测局部放电信号研究结果表明该方法与传统的小波阈值方法相比,能够更有效地抑制强噪声干扰并较为完整地提取局部放电脉冲信号,且对母小波选取的依赖性低、计算量小、便于实现.将该方法运用于局部放电实测信号的处理,取得了良好的降噪效果. 相似文献