[发明专利]一种基于改进VMD算法和小波包去噪算法的油浸式变压器局部放电信号去噪方法

说明书

本发明提供了一种油浸式变压器局部放电信号去噪方法，输入待去噪信号，利用VMD算法将待去噪信号分解为K个分量；根据能量损耗系数确定最终分解分量个数K；根据各分量翘度与排列熵筛选含噪较多分量；利用小波包去噪算法对含噪较多分量去噪；将处理后的分量重构为局部放电信号。本发明可以实现对局部放电信号中含有的两类噪声的有效去除，更大程度地保留了局部放电信号的有用信息。

技术领域

本发明涉及电气设备局部放电信号检测和处理技术领域，具体说是一种基于改进VMD算法和小波包去噪算法的油浸式变压器局部放电信号去噪方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

局部放电是导致油浸式变压器主绝缘油纸绝缘发生绝缘劣化和击穿的重要原因，局部放电在线检测是评估其绝缘状态的有效方法。绝缘缺陷产生的局部放电信号通常非常微弱，容易被严重的背景噪声所覆盖，严重影响特征的提取与分类识别，因此从混杂信号中提取真实局部放电信号，信号去噪是其重要一步。

存在于局部放电时域信号中的干扰主要分为两大类：由高次谐波引起的周期性窄带干扰和实验设备运行等引起的白噪声，目前常用的去噪方法主要有FFT阀值滤波法，卡尔曼滤波法和自适应滤波法等；但是目前的去燥方法均存在不足之处：如FFT阀值滤波法需要通过设定门限值剔除噪声成分，但门限值的选取较为困难；卡尔曼滤波法在干扰抑制过程中容易产生较大的波形失真，耗时较长；自适应滤波法由于去噪中滤波器的时延、收敛等因素对其影响较大，滤波效果不是很稳定。另外目前的EMD算法本身存在一定程度的模态混叠和能量泄露现象，在处理周期窄带干扰时，噪声抑制效果不佳。

发明内容

为解决目前局放信号去噪中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于改进VMD算法和小波包去噪算法的油浸式变压器局部放电信号去噪方法，可以实现对局部放电信号中含有的两类噪声的有效去除，更大程度地保留了局部放电信号的有用信息。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

一种基于改进VMD算法和小波包去噪算法的油浸式变压器局部放电信号去噪方法，包括以下步骤：

利用VMD算法将待去噪信号分解为K个分量；

利用小波包去噪算法对含噪较多分量去噪；

将处理后的分量重构为局部放电信号。

优选的，利用VMD算法将待去噪信号分解为K个分量为根据能量损耗系数确定最终分解分量K，具体包括：

输入待去噪信号；

将待去噪信号分解为K个IMF分量；

计算不同K值下的能量损耗系数，确定最终分解分量个数为K。

优选的，利用小波包去噪算法对含噪较多分量去噪是根据翘度值和排列熵筛选出含噪角度分量，具体包括：

根据翘度挑选有效分量，剔除其余分量；

以分量排列熵大小来确定含噪较多分量；

对含噪较多分量进行小波包算法再去噪。

优选的，将处理后的分量重构的方法为小波包重构方法。

优选的，将待去噪信号分解为K个IMF分量具体为将变分问题转换为非约束问题进行求解，选择不同K值对应能量损耗系数最小的K值。

优选的，翘度挑选以3为界限，翘度大于3视为有效分量，剔除翘度小于3的分量。

优选的，排列熵筛选时，排列熵反映的时间序列信号随机性与突变型，排列熵大的信号分量含噪较多。

本发明相比现有技术具有以下优点：