复小波变换抑制局部放电白噪声干扰及评价参数的研究

摘要

由于气体绝缘组合电器(GaLs Insulated Switchgear，简称GIS)内部产生局部放电(Partial Discharge，简称PD)是引发事故的重要因素之一。因此，为了保证GIS的安全可靠运行，国内外对GIS局部放电在线监测技术开展了大量的研究，其难点主要是如何从强烈的电磁干扰环境中准确获取PD信号。 本文首先根据“改变实小波的相频特性，保持其幅频特性”的思想，以db小波为基础，构造出具有相同特性的db系列复小波，用于本文的去噪研究： 由于波形相似性系数(NCC)只能从整体上评价去噪前后波形相似程度，而缺乏对振荡信号准确评价，作者提出一种新的用于描述振荡波形的评价参数——变化趋势参数(VTP)，并给出了其定义，阐述了其数学物理意义。采用信号的功率谱验证了VTP的必要性和合理性，提出VTP与NCC配合使用，并结合SNR能更好的对去噪效果进行综合评价； 根据PD信号和白噪声干扰的特点，构造了抑制白噪声干扰的复小波变换的复合信息序列WTRI<'n>。研究表明，不同类型PD信号对应的有效去噪复合信息除了与信号特性相关，还与噪声幅值的变化有关，即随着噪声水平的提高，n值有增大的趋势，但对于不同种类信号，其增大速率不同： 基于复小波变换各层复小波系数各有的特点，提出对每层复小波系数分别选取复阈值，创建了分层复阈值的方法。研究表明，用构建的WTRI<'n>复合信息序列采取分层复阈值方法，抑制PD信号中白噪声干扰效果优于相应的全局复阈值方法，在保证去噪后信号高SNR的情况下，能使信号的畸变更小； 根据分块阈值能充分利用周围小波系数信息以及PD信号和白噪声干扰的复小波系数的特点，结合自适应阈值算法和复阈值的思想，提出了一种用于复小波变换的分块自适应复阈值算法，阐明了该算法的原理，给出了计算流程。研究表明，对PD信号中白噪声干扰的抑制，采取分块自适应复阈值算法优于相应的点自适应复阈值算法； 通过实小波及实阈值对各种仿真PD信号进行去噪和用复小波及复阈值对实测PD信号进行去噪的研究，结果表明，用复小波变换及复阈值抑制白噪声干扰更优越。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1 GIS局部放电在线监测的意义

1.2 GIS局部放电检测方法的现状

1.2.1非电检测法

1.2.2电检测法

1.3 GIS局部放电干扰抑制方法的现状

1.3.1数字滤波

1.3.2小波变换

1.3.3人工神经网络去噪技术

1.3.4聚类分析法

1.4本文主要研究内容

2复小波的构造原理及评价参数

2.1正交复小波的构造

2.1.1小波变换和复小波变换的原理

2.1.2复小波变换的特点

2.1.3正交复小波的构造

2.2评价参数的定义及其验证

2.2.1 SNR、NCC及NRR的定义

2.2.2 VTP的定义

2.2.3 GIS局部放电仿真信号源

2.2.4 VTP设置必要性和合理性的验证

2.3本章小结

3复小波变换的复合信息

3.1复合信息的构造原理

3.2几种简单信息的去噪效果

3.3有效复合信息

3.3.1两种复合信息的去噪效果

3.3.2幂次n对去噪效果的影响分析

3.4本章小结

4复小波变换的复阈值算法

4.1阈值法抑制白噪声干扰的可行性

4.1.1白噪声干扰和PD信号小波变换的特点

4.1.2常用的阈值函数和阈值算法

4.2分层复阈值方法及其去噪的仿真研究

4.2.1分层复阈值方法

4.2.2分层复阈值方法的去噪仿真研究

4.2.3分层复阈值方法的适用范围

4.3分块自适应复阈值算法及其去噪的仿真研究

4.3.1分块自适应复阈值算法

4.3.2分块自适应复阈值的去噪仿真研究

4.3.3分块自适应复阈值算法的适用范围

4.4本章小结

5去噪效果对比及实测信号应用去噪研究

5.1仿真PD信号的实小波去噪

5.1.1用分层实阈值方法去噪

5.1.2用分块自适应实阈值算法去噪

5.2实测PD信号的复阈值去噪

5.2.1用分层复阈值方法抑制实测PD信号中的噪声

5.2.2用分块自适应复阈值算法抑制实测PD信号中的噪声

5.3本章小结

6结论与展望

致 谢

参考文献

附 录