基于改进小波阈值—CEEMDAN的变压器局部放电超声波信号白噪声抑制方法

为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的变压器局部放电超声波信号去噪方法。首先,通过对放电信号进行CEEMDAN分解得到一系列由高频到低频的本征模函数IMF(intrinsic mode function);然后,利用多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法计算各阶IMF分量的排列熵PE(permutation entropy),根据各IMF的排列熵值确定信号的去噪阈值与有效阈值。对高于去噪阈值的IMF分量采用改进小波阈值法进行去噪处理,对低于有效阈值的IMF分量视为基线漂移进行剔除。最后,通过重构去噪分量与剩余分量来获得去噪后的超声波信号。仿真和实验结果均表明,文中所提出的去噪算法大大提高了信号的信噪比,并保留了原始超声波信号中的有效信息,对提高后续利用超声波信号进行局部放电模式识别及定位的精确性具有重要意义。

基于信号极值检测分段法和ITD-PE-PCA算法的变压器绕组变形超声检测信号去噪研究

为了解决超声信号特征分段问题和固有时间尺度分解(ITD)算法分解次数不便确定的问题,本文中作者提出了一种极值检测分段和ITD-PE-PCA联合去噪算法。试验结果表明,组合的去噪算法结合了ITD、PE和PCA的优点,去噪后的信号信噪比更高、均值误差更小,并且可以有效保留超声回波中的有用信息。

变压器局部放电超声波信号处理方法研究

电力变压器由于绝缘内部可能存在缺陷,运行过程中缺陷部位会产生局部放电(PD),长期的局部放电将导致绝缘介质缺陷进一步扩大,加速绝缘劣化,严重时可能导致绝缘击穿。因此,开展电力变压器局部放电检测和信号处理研究,对于及时发现和掌握变压器的绝缘状况、保障其正常运行具有重要意义。局部放电发生时会伴随着超声波的产生,通过检测该超声波信号可以检测局部放电是否发生及程度。本文基于MATLAB搭建了PD超声波信号去噪仿真模型,利用数字陷波器和完备总体经验模态分解方法(CEEMD)对PD超声波信号进行了窄带噪声和白噪声的滤波处理。仿真结果验证了本文所提出的滤波方法的有效性,具有一定的学术意义和实用价值。