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    基于小波分析法的信號分析

    2013-12-31 00:00:00尚鵬等
    電子世界 2013年24期

    【摘要】在變電站中的設(shè)備經(jīng)常出現(xiàn)絕緣故障,會產(chǎn)生局部放電,利用檢測設(shè)備可以測到放電的高頻信號,但是信號中往往含有大量的噪聲,如何有效的去除噪聲是一項重要的工作,本文根據(jù)經(jīng)典的小波分析法對高頻信號進行了相應(yīng)的去噪分析,得到了較好的結(jié)果。

    【關(guān)鍵詞】小波分析;高頻信號;去噪

    1.引言

    局放信號一般情況下攜帶了很多雜波,所以在處理之前必須進行相應(yīng)的預(yù)處理階段。已經(jīng)知道小波參量的數(shù)值可以反映相應(yīng)能量的數(shù)值,這樣這些參量其實就是處理的對象。測量的數(shù)值在較大的情況下,就會出現(xiàn)能量參數(shù)覆蓋噪聲參數(shù)的現(xiàn)象。經(jīng)過處理的信號參數(shù),就可以實現(xiàn)在保留有用信號的前提下將噪聲信號提出的效果。這樣就要求在處理的時候,選擇參數(shù)要合理,既不能太大也不能太小,在現(xiàn)場中一般是根據(jù)經(jīng)驗值確定。

    2.去噪原理

    實現(xiàn)這種想法的方法一共有如下幾種:首先是選擇絕對值最大的數(shù)值法,因為信號和噪聲有自己不同的特點,所以選擇它們各自的絕對值最大點,將涉及到噪聲的相關(guān)參數(shù)全部剔除,進而恢復信號;其次是根據(jù)信號的相關(guān)性,根據(jù)它們的數(shù)值來作為區(qū)別參數(shù)的標準,最后進行組合;最后一種方法是Donoho采用的門檻值法,主要是建立參數(shù)和信號之間的關(guān)系,如果數(shù)值大而且個數(shù)少,那么信號分布均勻,反之則雜亂無章。基于此思想,Donoho等人提出了閾值去噪方法,即在眾多小波系數(shù)中,把絕對值較小的系數(shù)置零,而讓絕對值較大的系數(shù)保留或者收縮(分別對應(yīng)于硬閾值法和軟閾值法),得到估計小波系數(shù)[1-3]。

    簡單點說,直接將所有低于門檻值的參數(shù)都定位成零的方法就稱為硬閾值法,從這個定義就可以看出來,該方法有點因噎廢食,將會產(chǎn)生較大誤差;如果在這個基礎(chǔ)上,將邊界收縮到不為零,那么就是所謂的軟閾值法,這樣的話就會得到較好的數(shù)據(jù)集。從實際應(yīng)用看來,前者會出現(xiàn)漏掉很多有用的數(shù)據(jù)。所以,一般情況下都要采用后一種方法。

    在應(yīng)用中,主要包括如下的過程:

    1)單維信號的分解。找到函數(shù)g和和相應(yīng)的層數(shù)L,得到信號S到第L層的分解參數(shù)。

    2)高頻參數(shù)的選取。對于第一層到第L層的每一層高頻系數(shù),選擇一個閾值,并且對高頻系數(shù)用軟閾值量化進行處理。

    3)重新構(gòu)造。由前面得到的N層低頻系數(shù)和經(jīng)過量化處理后的第1層到第L層的高頻系數(shù),進行一維信號的小波重構(gòu)。

    以上的過程中,閾值的選取和量化是非常重要的,決定了后面的精確度。

    主要包括如下4種方法來進行閾值選擇[4,5]:

    1)Rigrsure規(guī)則

    在很早以前就產(chǎn)生的基于史坦(stein)的無偏似然估計(Unbiased Risk Estimate)原理的自適應(yīng)閾值選擇,對于特定的t計算出相應(yīng)的估計量,再將非似然t最小化,就得到了所選的閾值t1。

    2)Sqtwolog規(guī)則

    這種方法是由Donoho與Johnstone(1994)對于獨立同分布高斯噪聲給出的,即是多元高斯(規(guī)范)隨機變量,它的均值為零,方差為,設(shè)噪聲信號f(t),經(jīng)小波分解得到n個小波系數(shù),則通用閾值t2的表達形式為,在實際工程中,n通常為采樣點數(shù)。

    3)Heursure規(guī)則

    它是前兩種閾值的綜合,所選擇的是最優(yōu)預(yù)測變量閾值。如果信噪比很小,而SURE估計有很大的噪聲,那么就得采用通用閾值。具體形式如下:

    4)最小最大準則閾值選擇規(guī)則(Manimaxi規(guī)則)

    這種方法與前面不同的是它并不是產(chǎn)生最小的誤差而是產(chǎn)生最小均方值。它的最大優(yōu)點在于可以靈活應(yīng)用于很多工程實際場合。具體形式如下:

    3.仿真分析

    消噪就是消除部分噪聲,使信號與原始信號盡可能接近。在因此,在預(yù)處理過程中,既要消除噪聲所表現(xiàn)的高頻量,又要保留那些反映信號突變部分的高頻量。首先,利用MATLAB軟件中所提供的消噪函數(shù)進行默認閾值消噪,然后根據(jù)現(xiàn)場情況對閾值進行調(diào)節(jié),這樣就可以獲得比較好的消噪效果。以下是結(jié)合局部放電超聲波信號分析去處理過程:

    經(jīng)過的小波為haar,分解層數(shù)為5層,經(jīng)過分析后得到的分解圖譜如下:

    同時可以進一步分析得到相應(yīng)的高度圖:

    4.結(jié)論

    變電站現(xiàn)場所測到的局部放電信號往往帶有較強的干擾,為了正確區(qū)分放電信號和背景干擾信號,采用小波分析法進行了信號去噪及相應(yīng)的分析,通過對信號進行分層分解,得到每個模式下的特征,將含有局部放電信號的特征信號進行保留,就可以實現(xiàn)在保留有用信號的前提下將噪聲信號提出的效果。

    這樣就要求在處理的時候選擇參數(shù)要合理,既不能太大也不能太小,在現(xiàn)場中一般是根據(jù)經(jīng)驗值確定。經(jīng)過相應(yīng)的去噪之后,可以得到信號的分解圖譜和相應(yīng)的特征參數(shù)圖,對進一步分析局部放電的原因起到了一定的作用。

    參考文獻

    [1]Amira A.Mazroua.Discrimination between PD pulse shapes using different neural network paradigms[J].IEEE Transaction on Electrical Insulation.Dec.1994,1(6):1119-1131.

    [2]Zhenyuan Wang,Deheng Zhu,Kexiong Tan,F(xiàn)uqi Li.PD monitor system for power generators[J].IEEE Transaction on Electrical Insulation.Dec.1998,5(6):850-856.

    [3]鄭重,談克雄,高凱.局部放電脈沖波形特征分析[J].高電壓技術(shù),1999,25(4):15-17.

    [4]孫才新,李新,李儉.小波與分形理論的互補性及其在局部放電模式識別中的應(yīng)用研究[J].中國電機工程學報,2001,21(12):73-76.

    [5]淡文剛.小波變換應(yīng)用于大型電力變壓器局部放電模式識別的研究[D].中國電力科學研究院博士學位論文,2000.

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