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基于复小波变换的局部放电信号提取的算法研究

作 者: 盛驰
导 师: 曹建
学 校: 中南大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: 局部放电(PD) 白噪声 窄带干扰 复合信息 复小波变换-自适应滤波算法
分类号: TM83
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要


变压器绝缘在线监测系统从现场采集到的局部放电(简称PD)信号混有大量的干扰成分,对后续的绝缘诊断造成了较大的影响,因此,如何有效的去除各种干扰成为了急需解决的问题。现场干扰的主要成分—白噪声和周期性窄带干扰一般通过数字滤波方式来滤除,而到目前为止已经研究过的各种数字滤波算法均存在着尚未解决的难题:对于白噪声的滤波而言,在低信噪比的情况下难以有效提取PD信号且保持其形态;对于周期性窄带干扰的滤波而言,当现场干扰特征发生变化时难以保持自适应性、存在多种不同干扰频率且与PD信号频谱重叠严重时滤波性能明显下降甚至发散、低信噪比情况下滤波性能较差。针对这些难题,本文采用复小波变换提供的一种独特的复合信息技术,提高了阈值算法在低信噪比情况下从白噪声中提取PD信号的能力;利用复小波变换的分频特性将窄带干扰分离到多个频带,使每个频带仅含有少量窄带分量,从而降低了自适应滤波参数设置的难度,并将含有相同频率窄带分量的复小波系数的实部和虚部分别作为自适应滤波的基本输入和参考输入,避免了因为延时参数的引入而影响滤波效果,同时采用复合信息技术提高信噪比。文中以信噪比SNR和波形相似性参数NCC作为性能指标,通过对算法进行横向与纵向的对比,得出如下结论:1)通过对比各种复合信息下的白噪声滤波效果,发现虚部幅度信息Iwrim具有最佳的滤波性能,并在不同的噪声水平下与传统的小波阈值法进行对比,发现复小波去噪方法在噪声抑制能力上始终是优于传统小波阈值去噪方法,而在高噪声水平的情况下,能取得更好的信号形态保持能力。2)在保持算法各参数不变的情况下,当窄带干扰频率数和信噪比发生较大变化时,复小波变换-自适应滤波算法依然能取得稳定且良好的滤波性能,说明该算法的自适应性具有较大的适用范围3)通过在不同窄带干扰数和不同信噪比的情况下与另外两种较流行的窄带滤波算法的对比,发现复小波变换-自适应滤波算法无论是噪声抑制能力还是信号形态保持能力上均具有较大的优势。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-14
  1.1 局部放电在线监测的意义  7-8
  1.2 局部放电信号提取及干扰信号抑制方法的评述  8-12
    1.2.1 去除局部放电信号中白噪声的研究现状及发展趋势  8-10
    1.2.2 去除局部放电信号中窄带周期干扰的研究现状及发展趋势  10-12
  1.3 本文研究的主要内容  12-14
第二章 复小波变换的基本原理  14-23
  2.1 小波变换的基本原理  14-19
    2.1.1 连续小波变换  14-16
    2.1.2 离散小波变换  16
    2.1.3 多分辨分析  16-18
    2.1.4 Mallat算法  18-19
  2.2 复小波变换的基本原理  19-21
    2.2.1 复小波的构造方法  19-20
    2.2.2 复小波变换  20-21
    2.2.3 复小波变换的简单信息和复合信息  21
  2.3 本章小结  21-23
第三章 复小波变换去除白噪声干扰的研究  23-35
  3.1 小波阈值法抑制白噪声的原理与应用  23-27
    3.1.1 局部放电信号和白噪声的数学模型  23-24
    3.1.2 小波阈值法抑制白噪声的原理  24-26
    3.1.3 小波阈值法的阈值选择与阈值处理方法  26-27
  3.2 以复小波变换抑制白噪声的研究  27-34
    3.2.1 复小波变换抑制白噪声的算法  27-28
    3.2.2 复小波变换抑制白噪声的实验  28-34
  3.3 本章小结  34-35
第四章 复小波变换去除周期性窄带干扰的研究  35-57
  4.1 PD信号与窄带干扰的特性对比  35-36
  4.2 复小波变换-自适应滤波算法的原理  36-46
    4.2.1 LMS自适应滤波算法的原理  36-39
    4.2.2 复小波变换分频原理  39-42
    4.2.3 复小波变换-自适应滤波算法  42-46
  4.3 复小波变换-自适应滤波算法的研究  46-55
    4.3.1 存在多种窄带干扰频率的研究  46-51
    4.3.2 在高噪声水平下的研究  51-55
    4.3.3 复小波变换-自适应滤波算法实验总结  55
  4.4 本章小结  55-57
第五章 结论与展望  57-59
  5.1 结论  57
  5.2 研究展望  57-59
参考文献  59-63
致谢  63-64
攻读硕士学位期间主要的研究成果  64

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 高电压技术 > 高电压试验设备及测量技术
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