楊體東
(黑龍江科技大學 電氣與控制工程學院,黑龍江哈爾濱,150022)
本文提出了基于小波變換的閾值自適應的局部放電信號去噪算法。在該算法中,誤差信號是在小波重構后進行估計的,然后再通過自適應逼近使將有局部誤差考慮在內(nèi)的目標函數(shù)最小化。算法的模型如圖1。
圖1 小波自適應閾值算法模型
圖中s(n)是原始信號,d(n)是期望信號,可以看出輸入信號s(n)被小波函數(shù)和小波層數(shù)分解,得到相應的尺度系數(shù)和小波系數(shù),再通過小波閾值和閾值函數(shù)對分解得到的各層細節(jié)小波系數(shù)進行處理。選取最優(yōu)閾值時,用鯨魚算法優(yōu)化基于史坦無偏估計(SURE)的最優(yōu)閾值。將分解得到的第j層近似系數(shù)與經(jīng)步驟處理后的j 層細節(jié)小波系數(shù)進行重構,得到處理后的降噪信號,最后與期望信號進行比較。本算法中,我們的目標是使誤差能量最小。
對某10KV配電電纜線路進行局部放電在線實測。本文所提方法母小波采用db2小波函數(shù),分解尺度為6(最優(yōu)分解層數(shù)),信號采樣頻率為100MHz。在局部放電檢測之前,先對現(xiàn)場進行噪聲干擾強度試驗。試驗結果表明,現(xiàn)場存在強度大的白噪聲干擾。實測信號如圖2所示。
圖2 實測含噪信號
為了檢驗本文提出的去噪方法對實測信號的有效性和適用性,對采集到的信號分別用本文去噪方法和傳統(tǒng)軟閾值去噪算法進行去噪處理。處理結果分別為圖3和圖4。
圖3 本文算法去噪后信號
圖4 小波軟閾值噪信號
相比于傳統(tǒng)軟閾值法,采用本文提出的去噪法能夠有效去除局部放電實測信號中的白噪聲,同時信號的峰值誤差更小,細節(jié)信息更加完整,即去噪效果更佳,有利于局部放電信號的識別、定位等進一步分析。
針對局部放電在線檢測存在的白噪聲干擾,提出一種基于自適應小波閾值算法的去噪方法。該方法用鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化閾值選取過程,提高閾值精度,可以對含噪信號進行有效去噪。對局部放電仿真信號的去噪試驗結果表明,相比于傳統(tǒng)軟閾值函數(shù)法,運用本文提出的去噪方法具有更高的信噪比,更低的均方誤差以及峰值相對誤差,尤其在峰值相對誤差改善方面具有顯著的效果。