[发明专利]一种基于混沌退火小波硬阈值法XLPE电缆局部放电消噪方法

摘要

一种基于混沌退火小波硬阈值法XLPE电缆局部放电消噪方法S1，输入XLPE电缆的局部放电信号；S2，选择db5小波基函数，分解层次J设置为5层，小波分解得到低频系数C(j,n)和高频系数W(j,n)；S3，采用广义交叉验证准则作为选取阈值的评估条件；S4，运用混沌优化方法进行全局粗搜索，采用Logistic映射作为混沌优化序列；S5，运用模拟退火原理进行细搜索，采用渐进收缩扰动方式，将有效的促进算法收敛；S6，根据混沌退火算法选取最优硬阈值，对小波系数进行硬阈值处理，得处理后的小波系数为W(j,n)’，进行小波重构；S7，对消噪效果进行评估，采用消噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为标准；S8，输出消噪后的XLPE电缆局部放电信号。本发明能实现智能化消噪。

主权项

一种基于混沌退火小波硬阈值法的XLPE电缆局部放电消噪方法，其特征在于包括下述步骤：S1，输入XLPE电缆的局部放电信号；S2，选择db5小波基函数，分解层次J设置为5层，小波分解得到低频系数C(j,n)和高频系数W(j,n)；S3，采用广义交叉验证准则作为选取阈值的评估条件；把小波系数值的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为0，大于阈值的点变为该点值与阈值的差值，如式(1)：Wδ=W,|W|>δ0,|W|≤δ---(1)]]>其中，W为原始小波系数值，Wδ为阈值化的小波系数值，δ为阈值，sgn为符号函数；风险评估函数定义为式(2)：GCV(δ)=N||W-Wδ||2N02---(2)]]>其中，No是小波系数被置为0的个数，N是小波系数的总个数；对于大量的小波系数，GCV(δ)最小的同时，也使得均方差函数R(δ)最小化；R(δ)=1N||Wδ-V||2---(3)]]>其中，V是无噪声干扰时的小波系数矢量；S4，运用混沌优化方法进行全局粗搜索，采用Logistic映射作为混沌优化序列，如公式(4)：X(n+1)＝μX(n)(1‑X(n)),(n＝0,1,…,N)  (4)其中，X(0)＝0.5，μ＝4；由Logistic映射得到的混沌变量X(n)通过式(5)，变换到阈值的变化域中：X(n)′＝αX(n),(n＝0,1,…,N)  (5)于是，针对小波阈值寻优问题，α即小波阈值的初始值δ0，混沌粗搜索寻优的公式表示如式(6)所示：δn,k′＝Tk′δ0X(n),n,k＝0,1…,N  (6)式中，T′为模拟退火状态产生函数；S5，运用模拟退火原理进行细搜索，采用渐进收缩扰动方式促进算法收敛；S6，根据混沌退火算法选取最优硬阈值，对小波系数进行硬阈值处理，根据公式(1)得处理后的小波系数为W(j,n)’，按C(j,n)和W(j,n)’进行小波重构；S7，对消噪效果进行评估，采用消噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为标准1)均方根误差RMSE=(1NΣi=1N(Si-S^i)2)1/2---(9)]]>式中，S为真实信号，为消噪后信号，N为信号长度；2)消噪后信噪比SNR=10lg(var(Si)(RMSE)2)---(10)]]>式中，var(Si)为原始信号的方差，其表达式如下所示：var(Si)=1NΣi=1N(Si-S‾)2---(11)]]>其中，S8，输出消噪后的XLPE电缆局部放电信号。