[发明专利]一种用于局放在线监测的加权阈值小波降噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于高压电气设备局部放电(简称局放)在线监测的加权阈值小波降噪方法，属高压电气设备运行维护检修技术领域。

背景技术

造成高压电气设备绝缘老化和破坏的主要原因之一是局部放电，在绝缘介质击穿之前往往表现为局部放电的逐步发展和增强。因此，局部放电在线监测对提高电力系统的安全性和可靠性具有相当的实用价值。设备内部缺陷的早期局部放电信号比较微弱，而运行中的电气设备周围往往存在强大的干扰噪声源。局部放电信号相对噪声信噪比低，有些几乎淹没在复杂的现场干扰中。现场各种干扰根据其时域特征的不同，可以分为连续的周期性干扰，脉冲型干扰和白噪声等，而脉冲型干扰又可分为随机型脉冲干扰和周期型脉冲干扰。

如何有效的抑制干扰成为局部放电在线监测的关键。针对周期性窄带干扰，目前采用的抑制方法主要有：FFT阈值滤波、自适应滤波、陷波滤波器和数学形态滤波器。小波变换法用于白噪声和随机干扰抑制效果较理想。阈值滤波和陷波器法使原始局部放电能量损失较大，现场中干扰频带发生变化时，滤波器参数难以确定，降噪效果不甚理想；自适应滤波虽然能够根据信号自动调节参数，但收敛速度较慢，稳定性较差，难以应用于在线监测。IIR陷波滤波器对于多谐波成分的周期性干扰存在参数调整困难、滤波时间长等问题。由于在正交小波中，正交基的选取比传统方法更接近于实际放电信号本身，所以通过小波变换可以更容易的分离出噪声。

发明内容

本发明的目的是，为了有效抑制高压电气设备局部放电在线监测中获取的信号噪声，本发明公开了一种用于局放在线监测的加权阈值小波降噪方法。

本发明的技术方案是，本发明首先按照相似性准则选定一种基小波，对包含噪声的局部放电信号进行n层小波分解；然后对信号噪声方差σ²进行估计，结合小波分解系数采用相应的阈值策略估计阈值，对分解得到的各层系数选择综合统一阈值、Birge-Massart阈值、penalty阈值和多阈值策略加权，对系数作用阈值处理；最后将处理后的系数通过小波重建恢复原始信号，即得到去噪后的信号时域波形。

本发明所述去噪方法包括以下步骤：

1)一个局部放电信号f(n)被噪声污染后为s(n)，其基本的噪声模型就可以表示为：

s(n)＝f(n)+σe(n)(1)

其中e(n)为噪声，σ为噪声强度，定义噪声w(n)＝σe(n)。在最简单的情况下可以假设e(n)为高斯白噪声，σ＝1。

对局部放电信号，用式(2)决定的相关系数γ来评估放电脉冲信号和小波原子的相似性。

式中，x_i为局部放电脉冲信号数据序列，为x_i的均值；y_i为小波原子的数据序列，为的y_i均值。γ越大表示放电信号和所选小波的相似性越高。

局部放电信号具有上升沿陡峭，低幅值，持续时间短，衰减快的特性。与局部放电信号的特性相比，紧支撑正交小波Daubechies(db)小波函数族有较高的相似性。在db小波函数族中，db5小波支集长度为9，消失矩为5，使得变换后的能量更集中，同时具备较好的边界特性。分解层数对降噪效果影响也较大，分解越细低频部分将会得到更好的抑制，但增加分解层数需要更多的处理时间，综合考虑以上因素，选择5层db5小波分解对局部放电信号进行降噪。

2)统一阈值估计。Donoho和Johnstone提出了统一阈值的概念，并证明在所有的对角估计子中，因子2log_eN是最优的，统一阈值计算公式如下：

式中，σ²为从信号中估计的噪声方差(σ为标准差)，N为各级小波细节系数长度，由该公式计算各级分层阈值。

若M是P个均值为零、方差为的独立高斯随机变量的绝对值中位，则可以证明：

Ε{M}≈0.6745σ₀(4)

Ε{M}是的M数学期望，通过忽略局部放电脉冲信号自身的影响，采用细节系数的中位M来估计噪声W的方差：

将式(5)带入式(3)可得到如下计算统一阈值的等价公式：

3)Birge-Massart阈值估计。Birge-Massart阈值策略包含两个经验系数M和α，计算规则如下：