基于Hankel矩阵的复小波–奇异值分解法提取局部放电特征信息 被引量：52

1

作者 唐炬 董玉林 +1 位作者 樊雷 李莉苹 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1808-1817,共10页

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在产生局部放电(partial discharge,PD)时,会向外辐射特高频(ultra-high frequency,UHF)电磁信号,有效提取UHF PD信号的特征信息可实现GIS的在线监测与故障诊断。针对UHF PD信号经过复... 气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在产生局部放电(partial discharge,PD)时,会向外辐射特高频(ultra-high frequency,UHF)电磁信号,有效提取UHF PD信号的特征信息可实现GIS的在线监测与故障诊断。针对UHF PD信号经过复小波变换后,层间奇异信息分布和层内奇异信息复杂度的差异性,采用二元树复小波变换(combined dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的信号处理方法,提取了UHF PD信号的特征信息。采用Birge-Massart阈值策略对DT-CWT分解后的复小波系数模值序列进行压缩,并构造复合矩阵,分析复合矩阵的奇异熵和复小波分解层数的关系,提出一种求解复小波最优分解层数的算法;利用最优分解层数下的压缩后的各高频系数模值序列构造Hankel矩阵,提取各Hankel矩阵的最大奇异值和奇异熵作为PD辨识的特征参量。结果表明:该特征可以有效识别4种典型绝缘缺陷,且识别率都到达了92%及以上。 展开更多

关键词 局部放电 复小波变换 奇异值分解 HANKEL矩阵 特征提取

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基于广义S变换模时频矩阵的局部放电特高频信号去噪方法 被引量：45

2

作者 刘宇舜 周文俊 +2 位作者 李鹏飞 王勇 田妍 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期211-220,共10页

为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白... 为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。 展开更多

关键词 局部放电 去噪 广义S变换 窄带干扰 区域最大能量法 高斯白噪声 奇异值分解

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短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制 被引量：40

3

作者 周凯 黄永禄 +2 位作者 谢敏 何珉 赵世林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2435-2443,共9页

电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进... 电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进行奇异值分解,然后利用最优奇异值阈值对周期性窄带干扰进行甄别重构,并进行混合噪声的抑制。对含有混合噪声的局放仿真信号和实验室及现场实测局放信号进行去噪,并将去噪结果与自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪结果进行对比。结果表明:所提去噪方法相比于自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪能取得更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,误差更小,且当数据量较大时,该方法相比于自适应奇异值去噪能显著提高执行效率,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 电缆终端 局部放电 周期性窄带干扰 白噪声 短时奇异值分解

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采用小波变换奇异值分解方法的局部放电模式识别 被引量：34

4

作者 唐炬 李伟 欧阳有鹏 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1686-1691,共6页

为提高电缆模拟缺陷的正确识别率,针对110kV高压XLPE电缆附件出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种电缆中间接头内部典型的绝缘缺陷物理模型,对获取的大量甚高频局部放电信号数据,用离散小波变换的奇异值分解方法进行缺陷类... 为提高电缆模拟缺陷的正确识别率,针对110kV高压XLPE电缆附件出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种电缆中间接头内部典型的绝缘缺陷物理模型,对获取的大量甚高频局部放电信号数据,用离散小波变换的奇异值分解方法进行缺陷类型辨识。该方法首先对单次局部放电信号进行离散小波变换(DWT),得到各尺度小波分解系数,用基于Birge-Massart阈值策略提取各尺度系数的有效极大值,形成极大值的矩阵可以减少冗余数据和噪声的影响,再对小波变换值矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为特征量,最后采用人工神经网络分类器进行模式识别,识别结果表明该方法效果良好。 展开更多

关键词 局部放电 小波变换 奇异值分解 模式识别 神经网络 Birge-Massart策略

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一种基于短时奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法 被引量：31

5

作者 谢敏 周凯 +2 位作者 黄永禄 何珉 汪先进 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期915-922,970,共9页

白噪声是电缆局部放电(partial discharge,PD)检测时最为常见的噪声之一。针对局部放电白噪声的抑制问题,提出一种基于短时奇异值分解的局部放电去噪方法。该方法通过短时数据窗截取含噪局放信号片段,利用奇异值分解实现局放信号白噪声... 白噪声是电缆局部放电(partial discharge,PD)检测时最为常见的噪声之一。针对局部放电白噪声的抑制问题,提出一种基于短时奇异值分解的局部放电去噪方法。该方法通过短时数据窗截取含噪局放信号片段,利用奇异值分解实现局放信号白噪声抑制。通过典型局放脉冲模型模拟实际局放信号,考虑不同信噪比、窗口长度对去噪结果的影响,验证了该方法的可行性。在振荡电压和工频电压下对实验室模拟的两种不同典型电缆缺陷进行了局部放电测试试验,并利用不同去噪方法对测试得到的局放信号进行去噪,验证了该方法的有效性和准确性。结果表明,该方法相比于传统小波去噪识别灵敏度更高,且去噪后波形相比于传统小波和奇异值分解去噪后波形相似度更高、误差更小。 展开更多

关键词 电力电缆 局部放电 白噪声 奇异值分解 滑动窗

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基于改进SVD算法的局部放电窄带干扰抑制方法 被引量：25

6

作者 饶显杰 周凯 +3 位作者 汪先进 李明志 黄永禄 谢敏 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页

为了解决阈值法和传统奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)方法在局部放电(partialdischarge,PD)周期性窄带干扰抑制过程中存在的窄带干扰抑制不干净和PD波形畸变的现象,提出了一种带引导信号的SVD算法进行PD信号的窄带干扰抑... 为了解决阈值法和传统奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)方法在局部放电(partialdischarge,PD)周期性窄带干扰抑制过程中存在的窄带干扰抑制不干净和PD波形畸变的现象,提出了一种带引导信号的SVD算法进行PD信号的窄带干扰抑制。首先结合PD混合信号快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)功率谱的特点,引入经典阈值用于判断窄带干扰数,并提出利用3谱线插值对窄带干扰频率进行精确估计;然后构造引导信号加入PD混合信号中,使得窄带干扰的奇异值和PD信号的奇异值便于分离,从而完成PD混合信号的窄带干扰抑制。仿真及实测结果表明,该方法可以有效地抑制周期性窄带干扰并能还原出原始的PD脉冲波形,同时通过和传统SVD方法和FFT阈值滤波对比说明了该方法的去噪效果更明显。 展开更多

关键词 局部放电 窄带干扰 FFT功率谱 引导信号 奇异值分解

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基于单通道盲源分离算法的局部放电特高频信号去噪方法 被引量：23

7

作者 刘宇舜 程登峰 +2 位作者 夏令志 李森林 程洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第23期5625-5636,共12页

为有效抑制现场检测局部放电特高频信号背景噪声中的周期性窄带干扰和高斯白噪声干扰,提出一种基于单通道盲源分离算法的去噪方法。首先对局部放电特高频信号进行时频联合分析,获得源信号数量;然后对检测到的局部放电信号进行奇异值分解... 为有效抑制现场检测局部放电特高频信号背景噪声中的周期性窄带干扰和高斯白噪声干扰,提出一种基于单通道盲源分离算法的去噪方法。首先对局部放电特高频信号进行时频联合分析,获得源信号数量;然后对检测到的局部放电信号进行奇异值分解,将得到的重构奇异值子矩阵重新组合成多通道信号,并采用特征矩阵近似联合对角化方法进行盲源分离,从局部放电信号中分离出噪声干扰;最后采用l_1范数最小化方法进行源信号估计,得出去噪后的局部放电特高频信号。使用该方法对模拟试验和现场实测信号进行去噪处理,并与现有方法的去噪结果进行对比。结果表明,与现有方法相比,该方法可更有效抑制周期性窄带和高斯白噪声干扰,且去噪后的局部放电特高频信号波形不发生明显畸变。 展开更多

关键词 局部放电 去噪 盲源分离 奇异值分解 联合近似对角化 l1范数最小化

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基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法 被引量：21

8

作者 罗新 牛海清 +1 位作者 宋廷汉 庄小亮 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期17-23,共7页

为快速准确地识别出局部放电信号类型,保障设备安全运行具有重大的意义,本文提出了一种基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法。首先,将局部放电信号使用S变换得到时频图和时频矩阵A;然后联合S变换时频图与谱峭度算... 为快速准确地识别出局部放电信号类型,保障设备安全运行具有重大的意义,本文提出了一种基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法。首先,将局部放电信号使用S变换得到时频图和时频矩阵A;然后联合S变换时频图与谱峭度算法,从矩阵A中截取局部放电主要特征所在的时频矩阵B,在降低矩阵维数的同时去除白噪声的干扰;然后对时频矩阵B进行奇异值分解,提取合适个数的奇异值作为特征向量;将特征向量作为概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的输入,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化概率神经网络,最终实现局部放电信号的识别。研究结果表明,所提方法能够很好地识别电缆局部放电类型,且识别效果优于GA-BP。 展开更多

关键词 局部放电识别 S变换 奇异值分解 遗传算法 概率神经网络

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基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪优化方法 被引量：20

9

作者 张梦楠 李春茂 +2 位作者 刘凯 陈祖祥 安钊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期3305-3313,共9页

针对电缆终端局部放电现场检测时存在白噪声、周期性窄带干扰问题,提出一种基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪方法。该方法首先通过广义S变换自适应获取窄带干扰个数并截取局放信号所在片段,然后利用改进的3谱线插值法对窄带干... 针对电缆终端局部放电现场检测时存在白噪声、周期性窄带干扰问题,提出一种基于广义S变换和奇异值分解的局放信号降噪方法。该方法首先通过广义S变换自适应获取窄带干扰个数并截取局放信号所在片段,然后利用改进的3谱线插值法对窄带干扰频率进行精确估计并构造引导信号加入原信号中,对该信号利用奇异值分解实现对混合噪声的抑制。通过对仿真、实测局放信号进行去噪,并与传统降噪方法进行对比分析。结果表明,该方法对于混合噪声干扰具有更优的抑制效果,能较好地还原局部放电信号。 展开更多

关键词 电缆终端 局部放电 白噪声 周期性窄带干扰 广义S变换 奇异值分解

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基于奇异值分解的局部放电模式识别方法 被引量：17

10

作者 阮羚 李成华 +3 位作者 宿磊 谢齐家 吴玉佳 张新访 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期223-228,共6页

提出了一种基于奇异值分解的变压器局部放电模式识别方法。通过搭建人工缺陷实验环境并采集样本数据,计算每个样本的统计特征参数,构成实验数据的样本矩阵。对样本矩阵进行奇异值分解,判断保留矩阵的特征是否明显,确定最佳保留矩阵的阶... 提出了一种基于奇异值分解的变压器局部放电模式识别方法。通过搭建人工缺陷实验环境并采集样本数据,计算每个样本的统计特征参数,构成实验数据的样本矩阵。对样本矩阵进行奇异值分解,判断保留矩阵的特征是否明显,确定最佳保留矩阵的阶数,从而得到降维后的类型特征空间描述矩阵和类中心描述向量组。对现场采集的样本数据进行计算得到待分类的样本向量,并用类型特征空间描述矩阵进行线性变换,然后计算变换后的向量与类中心向量组中每个向量的距离,从而得到分类的判断结果。该算法简单而且高效,能够实现局部放电检测中各种放电信号的有效区分,局部放电模式识别召回率约为91.3%。 展开更多

关键词 变压器 局部放电 奇异值分解 模式识别

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基于S变换与奇异值分解的局部放电信号去噪方法 被引量：14

11

作者 牛海清 宋廷汉 +1 位作者 罗新 庄小亮 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期9-15,共7页

根据白噪声在S变换域服从2分布且平均功率谱与频率成正比的特点,提出了基于S变换与奇异值分解(SVD)的局部放电(PD)信号去噪方法。首先对带噪PD信号进行S变换,得到时频矩阵;接着利用SVD与奇异值差分谱理论,确定PD信号发生的时间与个数,... 根据白噪声在S变换域服从2分布且平均功率谱与频率成正比的特点,提出了基于S变换与奇异值分解(SVD)的局部放电(PD)信号去噪方法。首先对带噪PD信号进行S变换,得到时频矩阵;接着利用SVD与奇异值差分谱理论,确定PD信号发生的时间与个数,得到白噪声区域;然后通过构造与频率成正比的线性方程,采用硬阈值法对时频矩阵进行处理,完成PD信号的第一次去噪;最后利用SVD对PD信号进行第二次去噪。仿真和实测信号的分析结果表明,文中方法的去噪效果优于小波阈值法,且该方法更简便快捷。 展开更多

关键词 局部放电 S变换 奇异值分解 噪声抑制

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抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的子空间重构方法 被引量：13

12

作者 张宇辉 段伟润 李天云 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期178-183,共6页

为有效提取局部放电信号,提出一种基于子空间重构的窄带干扰抑制方法。对局部放电信号数据形成的HANKEL矩阵进行奇异值分解,将信号划分为窄带干扰子空间和局部放电信号子空间。利用子空间数据重构窄带干扰波形,然后与原始数据相减,得到... 为有效提取局部放电信号,提出一种基于子空间重构的窄带干扰抑制方法。对局部放电信号数据形成的HANKEL矩阵进行奇异值分解,将信号划分为窄带干扰子空间和局部放电信号子空间。利用子空间数据重构窄带干扰波形,然后与原始数据相减,得到抑制干扰后的局部放电信号。该方法能在保证局部放电信号失真较小的同时有效去除窄带干扰,抗随机干扰能力较强。仿真和实测信号的处理结果验证了其有效性。 展开更多

关键词 局部放电 窄带干扰 子空间重构 奇异值分解 HANKEL矩阵

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采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别 被引量：12

13

作者 赵煦 刘晓航 +4 位作者 孟永鹏 刘圣冠 柴琦 兀鹏越 孟国栋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期116-121,共6页

为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放... 为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。 展开更多

关键词 局部放电识别 能量特征提取 小波包分解 奇异值分解

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含窄带噪声和白噪声的复杂染噪局部放电信号提取及应用 被引量：11

14

作者 孙抗 李万建 张静 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期14-23,共10页

复杂噪声环境下,电力设备局部放电信号的高完备度提取是实现其运行状态在线评估的关键。该文提出一种基于自适应噪声的总体集合经验分解(CEEMDAN)和改进小波包结合的复杂染噪局放信号提取方法。首先,通过自适应CEEMDAN将染噪信号进行分... 复杂噪声环境下,电力设备局部放电信号的高完备度提取是实现其运行状态在线评估的关键。该文提出一种基于自适应噪声的总体集合经验分解(CEEMDAN)和改进小波包结合的复杂染噪局放信号提取方法。首先,通过自适应CEEMDAN将染噪信号进行分解,利用奇异值分解(SVD)算法对分量中包含的窄带噪声和频率混叠进行抑制,再根据信号间的相关系数确定有效分量并重构。最后,采用改进的小波包阈值法对重构信号中的白噪声进行滤除。利用该文算法分别对仿真数据和实测数据进行去噪处理,定量分析表明,该方法可有效去除白噪声和窄带噪声干扰,提取的局放信号波形畸变小、能量损失小,能够满足后续的工程应用需求。 展开更多

关键词 自适应总体集合经验模态分解 相关系数 去噪 局部放电 奇异值分解

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奇异值分解在电缆局部放电信号模式识别中的应用 被引量：11

15

作者 牛海清 吴炬卓 郭少锋 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期26-32,共7页

针对局部放电在线检测中的局部放电信号模式识别,在对局部放电信号进行去噪预处理的基础上,对去噪后的局部放电信号进行小波包分解,利用小波包系数构建小波包系数矩阵;然后,对小波包系数矩阵进行奇异值分解,定义奇异值能量百分比作为局... 针对局部放电在线检测中的局部放电信号模式识别,在对局部放电信号进行去噪预处理的基础上,对去噪后的局部放电信号进行小波包分解,利用小波包系数构建小波包系数矩阵;然后,对小波包系数矩阵进行奇异值分解,定义奇异值能量百分比作为局部放电信号的特征向量,并利用M-ary算法将支持向量机二分类扩展到多分类,使用粒子群算法对支持向量机参数进行优化;最后,将特征向量作为输入,使用支持向量机对4种放电信号进行识别,并与BP神经网络的识别效果进行对比.结果表明:利用奇异值能量百分比构建的放电信号特征向量能够很好反映原始信号的特征;基于支持向量机能够有效对放电信号进行识别,平均识别率达到95%,随着分解尺度增大,4种放电信号的平均识别率增大,但增大的幅度减小;支持向量机和BP神经网络均能够很好识别4种放电信号,且支持向量机相比BP神经网络,具有更好的识别效果. 展开更多

关键词 局部放电 小波包分解 奇异值分解 粒子群算法 支持向量机 BP神经网络

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客车主要噪声源识别的试验研究 被引量：7

16

作者 贾智骏 蒋伟康 王秀峰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期485-487,共3页

基于偏奇异值分析法识别噪声源的基本原理 ,采用了近场声压测量法 ,同步采集 15个传感器的振动与声压信号 ,识别出客车车外噪声的主要噪声源 ,分析出各噪声源对车外噪声的贡献并做出降低车外噪声的预测分析。所采用的试验与分析方法具... 基于偏奇异值分析法识别噪声源的基本原理 ,采用了近场声压测量法 ,同步采集 15个传感器的振动与声压信号 ,识别出客车车外噪声的主要噪声源 ,分析出各噪声源对车外噪声的贡献并做出降低车外噪声的预测分析。所采用的试验与分析方法具有计算量小、声源定位准确的特点 ,并且可以准确预测零部件的改进对车外噪声的影响。试验研究和实车应用表明 。 展开更多

关键词 客车 声源识别 偏奇异值分解 噪声预测 近场声压测量法

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基于Hankel-SVD-CEEMDAN改进阈值的局部放电特征提取方法 被引量：8

17

作者 江友华 朱毅轩 +1 位作者 杨兴武 江相伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期4557-4567,共11页

针对现有算法无法准确提取淹没在周期性窄带干扰和白噪声干扰中局部放电信号的问题,文章提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和改进阈值的自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decompos... 针对现有算法无法准确提取淹没在周期性窄带干扰和白噪声干扰中局部放电信号的问题,文章提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和改进阈值的自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)结合的局部放电特征提取方法。首先,构建Hankel矩阵将原始局部放电(partial discharge,PD)信号升维至二维矩阵空间进行奇异值分解,根据奇异值斜率的变化规律获取周期性窄带干扰对应的奇异值,重构周期性窄带干扰并将其从染噪信号中除去;其次,通过CEEMDAN将信号分解,计算相关系数确定噪声分量和信号分量的分界,剔除其中的噪声分量;基于Sigmoid函数构造一种结合传统软阈值函数和硬阈值函数优点的改进阈值函数,通过计算样本熵拾取剩余分量中的高频分量,利用改进阈值函数去除高频分量中残余的白噪声,将经过改进阈值去噪的高频分量与低频分量重构得到最终提取的PD信号。最后,经过仿真的定量指标和实测局部放电高频脉冲电流信号验证,该方法对周期性窄带干扰和白噪声都有显著的抑制作用,波形畸变小、细节相似度高,便于后续局部放电定位、模式识别等工作的进行。 展开更多

关键词 局部放电 奇异值分解 自适应噪声完备经验模态分解 相关系数 样本熵 阈值函数

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基于SVD和低秩RBF神经网络的局部放电信号提取方法 被引量：9

18

作者 杨晓丽 黄宏光 +2 位作者 舒勤 张大堃 周电波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期3608-3616,共9页

局部放电(partial discharge,PD)特高频(ultra high frequency,UHF)信号检测过程易受到白噪声和周期性窄带干扰的严重影响。为有效提取PD UHF信号、抑制干扰,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和低秩径向基函数... 局部放电(partial discharge,PD)特高频(ultra high frequency,UHF)信号检测过程易受到白噪声和周期性窄带干扰的严重影响。为有效提取PD UHF信号、抑制干扰,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和低秩径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的去噪方法。首先,将染噪局部放电信号构造为Hankel矩阵,并奇异分解到特征矩阵空间;然后,把特征矩阵中奇异值突变点设为阈值,以去除窄带干扰;最后,采用RBF神经网络逼近去干扰后的PD信号,并采用Gaussian窗滤波以提取局放信号。所提方法与逆向分离(reverse separation,RS)和形态学小波综合滤波器(morphology wavelet filter,MWF)进行对比。从仿真和实测结果表明,该方法对周期性窄带干扰和白噪声有着强抑制作用,评价指标更为显著。 展开更多

关键词 局部放电 奇异值分解 神经网络 白噪声 周期性窄带干扰 高斯窗

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基于变分模态分解和奇异值分解的局部放电信号去噪方法 被引量：8

19

作者 孙抗 张露 王福忠 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期119-126,共8页

为有效抑制局部放电信号中的复杂噪声干扰,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解的去噪方法。首先通过泄露能量确定VMD算法中的模态分解个数,对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后基于峭度指标选择包含有用信... 为有效抑制局部放电信号中的复杂噪声干扰,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解的去噪方法。首先通过泄露能量确定VMD算法中的模态分解个数,对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后基于峭度指标选择包含有用信息的分量进行信号重构,将周期性窄带干扰去除;最后采用奇异值分解去噪方法抑制信号中剩余的高斯白噪声。运用该方法对含噪局放信号进行去噪处理,并通过时变峰度法对信号初至时刻进行拾取。与传统的小波方法和经验模态分解算法进行对比,该方法能有效抑制局放信号的复杂噪声干扰,去噪后信号波形畸变较小,信号拾取精度较高。 展开更多

关键词 局部放电 变分模态分解 奇异值分解 泄露能量 去噪方法

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基于截断奇异值分解的局部放电去噪方法 被引量：8

20

作者 孙飒爽 李珊君 +3 位作者 舒勤 陈敏维 周电波 张大堃 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期2442-2448,共7页

在线检测局部放电信号是诊断电气设备绝缘老化的重要手段。为了有效抑制局部放电信号常见的白噪声干扰,该文提出基于截断奇异值分解的局部放电信号去噪方法。首先对信号进行S变换获得局部放电信号的起始点和结束点,然后将确定位置后的... 在线检测局部放电信号是诊断电气设备绝缘老化的重要手段。为了有效抑制局部放电信号常见的白噪声干扰,该文提出基于截断奇异值分解的局部放电信号去噪方法。首先对信号进行S变换获得局部放电信号的起始点和结束点,然后将确定位置后的局部放电信号从原信号中截断取出组成新的信号,非局部放电位置的信号被视为白噪声直接置零。再对新的信号进行奇异值分解,并根据最优奇异值阈值和标准差变化选择合适的奇异值重构新信号抑制冗余噪声,最后获得纯净的局部放电信号。将所提方法、短时奇异值分解方法、小波变换方法分别应用于仿真和实测信号去噪。结果表明,所提方法能更好地抑制白噪声,且去噪后的波形相似度高,能有效保留信号的关键信息。 展开更多

关键词 局部放电 白噪声 S变换 定位 截断奇异值分解

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