局部放电超声信号降噪方法研究

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周晶;罗日成;黄军【期刊名称】《高压电器》【年(卷),期】2024(60)1【摘要】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。

【总页数】9页(P163-171)【作者】周晶;罗日成;黄军【作者单位】长沙理工大学电气与信息工程学院;国网重庆市电力公司万州供电分公司【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.GIS局部放电包络信号噪声抑制的小波方法2.基于改进小波阈值的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制研究3.基于同步压缩域多级阈值变压器局部放电噪声抑制方法4.基于CEEMDAN-改进小波阈值的水工结构振动信号联合降噪方法5.基于Hankel-SVD-CEEMDAN改进阈值的局部放电特征提取方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大型变压器现场局部放电超声波定位研究摘要对于大型变压器，局部放电是一种常见的故障形式。

为了更好地诊断和预防变压器的故障，超声波定位技术被广泛应用。

本文将介绍大型变压器现场局部放电超声波定位的研究方法和应用。

介绍目前，电力系统中普遍使用的变压器由于其体积庞大，绝缘材料等原因容易发生故障，增加了电力系统的运行成本和安全隐患。

局部放电是变压器故障的一种主要形式。

局部放电产生的原因主要有杂质、绝缘老化、设备损坏等。

传统的电力系统故障检测方法往往无法在故障发生前发现变压器内部的隐患。

而超声波定位技术因其广泛应用于工业和科学领域，因其在变压器绝缘故障检测中大有用处，特别是在局部放电检测中。

超声波检测方法超声波（Ultrasound）是指频率超过人类听力范围的机械波，通常被定义为20 kHz以上的频率。

由于超声波的特殊传输特性和能量传递，使其可以通过物体内部的结构来进行检测和定位。

超声波检测技术是与传统的电气检测相比相对独立的一种技术。

该技术通过研究超声波在材料中的传输来进行不同材质间的差异检测。

超声波检测技术被广泛应用于不同类型的材料检测中，其应用范围包括，但不仅限于金属、合金、塑料、陶瓷等不同类型的材料。

超声波定位原理当超声波传播到一定深度时，会与材料的缺陷、孔洞等发生反射和散射，并折射回传感器，在不同时间发出不同的信号。

这些信号会被数据采集卡接收并处理，通过变换和滤波技术，可以得到材料内部缺陷的精确定位。

超声波定位技术可以通过改变超声波穿过材料的路径和探测器的位置以及工作频率来对缺陷进行精确定位。

根据超声波的特性，分为“声速探头法”、“广角聚焦法”、“相控阵法”、“全息成像法”等不同的技术方式。

现场局部放电超声波定位研究现场局部放电超声波定位技术是在大型变压器绝缘检测中应用的一种常用方法。

定位技术通常使用一个或多个超声传感器，将超声波发送到变压器内部，收集由缺陷和材料反射散射产生的信号。

通过数据采集、处理和分析这些信号，可以确定故障在变压器内部的位置和范围。

基于特高频信号的电力设备局部放电去噪及定位的研究摘要：切实研究局部放电发生的原理，及时可靠地对设备的局部放电进行检测，是电力系统检测中相当重要的一环。

目前，对于局部放电的研究主要包括局部放电信号的去噪、局部放电的模式识别以及局部放电源的定位。

其中，局部放电信号的去噪有利于提取出更纯净的局部放电信号，提高模式识别和定位的准确性，是前两者研究的基础，而后两者是现场检修时选择检修策略的重要依据。

本文将在全面了解局部放电发生原理的基础上，在局部放电信号的去噪及局部放电源的定位两个方面进行深入研究。

关键词：特高频信号的；电力设备；局部放电去噪；定位1局部放电去噪研究由于局部放电信号是一种非线性、非平稳、频带宽且幅值低的信号，易受到现场环境中的噪声影响，使得安装在电力设备上的传感器直接接收到的信号常包含大量不同形式的噪声，无法满足工程中的需求，需先对其进行去噪处理后才能使用。

针对不同类型的噪声，可从软件或硬件两个不同方向入手，实现噪声的去除。

本文主要使用软件方法来去除主要的噪声。

1.1周期性窄带干扰（本文简称为“窄带干扰”）窄带干扰主要来源于系统的高次谐波和载波通信等，在时域上表现为不同幅值和频率的正弦波叠加，在频域上有固定的频域和带宽，能量集中在这些区域内，其频谱上表现为多条细窄的谱线，与局部放电信号的频谱有着较大差异，这也是将局部放电信号和窄带干扰区分开来的关键。

目前去除窄带干扰的方法主要有以下几种：①快速傅立叶变换（FFT）法。

FFT法利用窄带干扰和局部放电信号在频域内幅值的差异来将这二者区分。

具体操作是将采集到的染噪信号做FFT变换后设定相应的阈值，若信号幅值大于阈值则判定为窄带干扰，反之则为局部放电信号。

该方法原理简单，但若有环境改变导致频谱发生变化时，可能会出现错误。

②数学形态滤波器法。

该方法通过引入膨胀和腐蚀两种形态运算方法，在频域范围内对信号处理，可有效去除信号中的噪声干扰。

该方法很好地保留了频域内局部放电信号本身特征谱线，但在实际操作过程中存在相位偏移的现象，稳定性不佳。

Labview下基于高阶PDE的局部放电信号去噪
局部放电（PD）是电气设备中的一种常见故障，它会导致设备的损坏和火灾危险。

因此，检测和识别PD信号是保障电力设备正常运行的必要手段。

然而，PD信号通常带有很
强的噪声，因此需要对其进行去噪处理。

本文提出了一种基于高阶偏微分方程（PDE）的局部放电信号去噪方法。

传统的PD信号去噪方法通常采用线性算法，比如平均滤波、中值滤波和小波分析等。

这些方法只能有效去除噪声中的高频分量，而对于低频噪声则无能为力。

同时，它们也会
消除掉PD信号中的高频成分，从而影响PD信号的精度和准确性。

为了更好的保证PD信号的完整性，本文提出了基于高阶PDE的去噪方法。

高阶PDE是一种偏微分方程，它能够准确地描述信号的多尺度行为。

对于PD信号，在时间和频率域中存在多个尺度的特征，高阶PDE就能够更好地适应这种复杂情况。

具体而言，本文采用了基于孪生网络的高阶非线性扩散滤波器（HNLDF），它能够自适应地选择合适的扩散系数，从而保留PD信号中的高频成分，并消除低频噪声。

为了验证该方法的有效性，本文使用了LabVIEW软件对实际测量得到的PD信号进行了仿真实验。

实验结果表明，与传统的线性滤波方法相比，基于HNLDF的去噪方法能够更好
地保留PD信号中的重要特征，同时消除噪声的效果也更加显著。

总之，本文提出了一种基于高阶PDE的局部放电信号去噪方法，它能够更加有效地去
除PD信号中的噪声，同时保留PD信号中的重要特征，从而提高PD信号的准确性和可靠性。

这种方法可以广泛应用于电力设备的故障检测和维护中。

Labview下基于高阶PDE的局部放电信号去噪
当前的局部放电信号去噪方法主要有滤波、小波变换和降噪算法等。

这些算法虽然能够从一定程度上减小噪声，但因为局部放电信号具有时变性和非线性等特点，使得这些算法无法有效消除噪声。

针对这一问题，本文提出了一种基于高阶偏微分方程的局部放电信号去噪方法。

该方法不仅能够有效去除噪声，同时还能够保留局部放电信号的特征。

首先，本方法将局部放电信号分解成信号的基本分量和噪声分量，在此基础上，采用高阶偏微分方程进行去噪。

高阶偏微分方程是利用计算机数值计算技术，通过对信号的微分和非线性处理，实现对信号的去噪和平滑处理。

该算法具有高精度、高效性和可扩展性等优点。

接下来，本文将具体介绍基于高阶偏微分方程的局部放电信号去噪方法的步骤。

1. 局部放电信号的基本分量提取：对原始信号进行小波分解，得到多层小波系数，然后通过阈值去除噪声，提取信号的基本分量。

2. 噪声分量估计：基于信号的基本分量，采用自适应方法进行噪声估计，得到噪声分量。

3. 高阶偏微分方程去噪：将信号分解成基本分量和噪声分量后，利用高阶偏微分方程对噪声分量进行去噪。

4. 信号重构：将去噪得到的噪声分量和基本分量进行合成，得到经过去噪处理后的局部放电信号。

Labview下基于高阶PDE的局部放电信号去噪局部放电是一种常见的电气设备故障，其特征是在局部导体表面或间隙中产生的电火花放电。

局部放电信号的准确监测对于电气设备的健康运行至关重要。

由于局部放电信号通常受到背景噪声的影响，因此对局部放电信号进行有效去噪成为一项重要的研究课题。

在实际应用中，局部放电信号往往受到多种噪声的干扰，包括但不限于电磁干扰、电网电压变化、接地电流等，这些噪声会导致局部放电信号的精确检测和诊断变得非常困难。

如何准确地分离和去除局部放电信号中的噪声成为当前研究的焦点之一。

在信号处理领域，基于高阶偏微分方程(PDE)的方法已经被广泛应用于信号去噪和边缘检测等问题中，其优势在于能够更好地保留信号的细节信息，并且能够对非线性噪声进行有效抑制。

将高阶PDE方法应用于局部放电信号的去噪问题具有一定的理论和实际意义。

在本文中，我们将介绍基于高阶PDE的局部放电信号去噪方法，并通过Labview平台进行实验验证。

我们将对局部放电信号及其相关噪声进行分析，然后介绍高阶PDE方法的基本原理和算法，最后通过实验验证来评估该方法的性能。

一、局部放电信号及其噪声分析局部放电信号通常表现为脉冲状的波形，具有短时域和宽频域的特点。

其典型的频谱分布在几百kHz至数百MHz之间，且通常含有丰富的高频分量。

局部放电信号往往受到多种噪声的干扰，包括低频噪声、高频噪声、脉冲噪声等，这些噪声会混淆局部放电信号的特征，导致信号的辨识和分析变得非常困难。

高阶PDE方法是一种基于偏微分方程的信号处理方法，其主要思想是通过对信号的高阶导数进行处理，从而实现对信号的边缘增强和噪声抑制。

在局部放电信号去噪问题中，可以将局部放电信号视为一个空间和时间上的多维信号，然后利用高阶PDE算子来处理信号的空间变化和时间变化，最终实现信号的去噪和增强。

具体地，高阶PDE方法可以通过求解非线性PDE方程来实现信号去噪。

其一般形式可以表示为：∂u/∂t = F(∇u, ∇^2u, ∇^3u,…)其中u为信号，t为时间，∇u为梯度信息，∇^2u为拉普拉斯算子，∇^3u为高阶梯度信息，F为非线性算子。

文章编号：１００４－２８９Ｘ（２０２１）０２－００３２－０５变压器局部放电超声波信号处理方法研究王云皓，厉伟（沈阳工业大学电气工程学院，辽宁　沈阳　１１０８７０）摘　要：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。

关键词：局部放电；超声波去噪；ＭＴＡＬＡＢ；数字陷波器；ＣＥＥＭＤ中图分类号：ＴＭ４１ 文献标识码：ＢＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＵｌｔｒａｓｏｎｉｃＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｆＰａｒｔｉａｌＤｉｓｃｈａｒｇｅｏｆＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓＷＡＮＧＹｕｎ ｈａｏ，ＬＩＷｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｉｎｃｅｔｈｅｒｅｍａｙｂｅｄｅｆｅｃｔｓｉｎｔｈｅｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ，ｐａｒｔｉａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅｓ（ＰＤ）ｗｉｌｌｏｃｃｕｒａｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｉｖｅｐａｒｔｓｄｕｒｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｌｏｎｇ ｔｅｒｍＰＤｗｉｌｌｆｕｒｔｈｅｒｅｎｌａｒｇｅｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｍｅｄｉｕｍ，ａｃｃｅｌｅｒ ａｔｅｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ，ａｎｄｍａｙｌｅａｄｔｏｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｂｒｅａｋｄｏｗｎｉｎｓｅｖｅｒｅｃａｓｅｓ Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＰＤｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｉｍｅｌｙｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇａｎｄｇｒａｓｐｉｎｇｔｈｅｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒａｎｄｅｎｓｕｒｉｎｇｉｔｓｎｏｒｍａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎ ＷｈｅｎｔｈｅＰＤｏｃｃｕｒｓ，ｉｔｉｓａｃｃｏｍｐａｎｉｅｄｂｙｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｗａｖｅｓ Ｂｙｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｉｇｎａｌ，ｉｔｉｓｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｄｅｔｅｃｔｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅＰＤｏｃｃｕｒｓａｎｄｉｔｓｅｘｔｅｎｔ Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａＰＤｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｉｇｎａｌｄｅｎｏｉｓｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢ，ａｎｄｔｈｅＰＤｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｉｇｎａｌｉｓｆｉｌｔｅｒｅｄｗｉｔｈｎａｒｒｏｗ ｂａｎｄｎｏｉｓｅａｎｄｗｈｉｔｅｎｏｉｓｅｕｓｉｎｇａｄｉｇｉｔａｌｎｏｔｃｈｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｅｅｎｓｅｍｂｌｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＣＥＥＭＤ）．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｃａｄｅｍｉｃｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒｔｉａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅ（ＰＤ）；Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｄｅｎｏｉｓｉｎｇ；ＭＡＴＬＡＢ；ｄｉｇｉｔａｌｎｏｔｃｈｆｉｌｔｅｒ；ＣＥＥＭＤ１　引言电力变压器是电力系统中的重要电气设备，其安全稳定决定着电力系统的可靠运行。

一种基于小波的局部放电降噪算法【摘要】电力变压器的局部放电检测已经成为其绝缘状况判断的重要措施，基于超声波的局部放电检测方法由于其被动干扰小且可以定位，因此得到了广泛的应用。

各类噪声会淹没微小的回波信号，因此必须进行去噪处理，以提高检测的灵敏度。

本文针对基于小波的局部放电超声检测算法进行了研究，设计了小波检测算法，并提出了基于软阈值的小波去噪算法，仿真表明所提出算法在传统硬阈值的基础上提高了去噪性能。

【关键词】局部放电超声波检测小波分析降噪变压器是电力系统中的关键设备，随着行业要求的提高，局部放电的检测成为变压器绝缘状况检测的重要措施。

局部放电以所产生的各种现象为依据，通过该现象的物理量来描述。

超声波法通过超声波传感器探测变压器内部局部放电产生的信号，由此来确定局部放电的状态；由于其被动干扰小且可以定位，因此得到了广泛的应用。

近年来，文献[1]重点研究了超声波局部放电中的灵敏度提高方法，文献[2]在大容量电容器的检测方面，与电脉冲法进行了对比研究，文献[3]对于超声波检测中的模式识别和定量判断进行了研究。

然而，各类噪声会淹没微小的回波信号，因此必须进行去噪处理，以提高检测的灵敏度。

目前，已有多种信号处理技术，如裂谱分析、倒谱分析、能谱分析及相关、聚类分析在该领域进行了研究。

小波由于可以有效的对时频特性进行结合，所以在去噪领域具有一些优势[4]。

小波去噪首先对含噪信号进行多尺度小波变换，然后在各尺度下尽可能提取出信号的小波系数，去除属于噪声的小波系数，最后用逆小波变换重构信号，达到去噪的目的，其中的关键是研究用何种准则来去除属于噪声的小波系数。

本文在[5]的基础上，重点对小波去噪中的阈值设计方法进行了研究。

1 小波变换原理对给定小波基的一组伸缩和平移称为小波函数，如公式1定义（1）式中：a>0为尺度因子，b为平移因子，为小波基。

根据尺度和平移因子的不同取值，小波变换分成连续和离散两种。

当a、b都连续时，公式2定义了连续小波函数，对应的连续小波变换为（2）当a=2-j，b=k2-j，公式3定义了离散小波函数，对应的离散小波变换为（3）当a=2j，b仍连续，公式4定义了二进制小波函数，对应的二进制小波变换为（4）连续小波变换具有良好的线性和平移不变性，存在很大的相关性，离散小波变换不再具有平移不变性，二进制小波变换只对尺度进行离散化，使其具有平移不变性的同时时域保持连续[6]。