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XLPE電纜局部放電軟件去干擾方法

閱讀：69發(fā)布時(shí)間：2025-5-12

雖然采取硬件去干擾措施在一定程度上抑制了干擾對(duì)局部放電脈沖信號(hào)測(cè)量的影響，但是由于傳感器的噪聲，以及監(jiān)測(cè)設(shè)備本身也產(chǎn)生很多噪聲，因此硬件去干擾有一定的局限性。必須進(jìn)一步的采用軟件去干擾的方法。

隨著數(shù)字測(cè)量系統(tǒng)的采用，以及數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了很多軟件去干擾的方法。主要有傅里葉分析，小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，自適應(yīng)濾波等。

a）傅里葉分析

對(duì)混有窄帶干擾的檢測(cè)信號(hào)在頻域抑制干擾，再將其變換為時(shí)域信號(hào)，這種抑制窄帶干擾的方法稱為頻域處理法。通過頻域處理法抑制窄帶干擾的基礎(chǔ)是傅里葉分析或快速傅里葉變換(FFT)。當(dāng)局部放電檢測(cè)信號(hào)中混入窄帶干擾后，在局部放電脈沖信號(hào)的幅頻特性上將疊加上一些窄帶干擾的頻率成分，因此，可根據(jù)不同的情況，使用譜線刪除法，頻域開窗法或多通帶濾波法來抑制窄帶干擾。

當(dāng)干擾源較少時(shí)，可將譜圖中的垂直譜線刪除，再對(duì)處理后的譜圖進(jìn)行快速傅里葉反變換(IFFT)得到時(shí)域波形，這種方法稱為譜線刪除法。如果窄帶干擾在頻域占有一定寬帶，則可在頻域相應(yīng)的位置開窗，對(duì)經(jīng)過處理的譜圖進(jìn)行IFFT，這種方法稱為頻域開窗法。如果干擾源較多，有各在頻域占有一定寬度，則可選擇頻域中無干擾的頻率范圍作為信號(hào)通帶，進(jìn)行多通帶濾波，最后對(duì)經(jīng)過處理的譜圖進(jìn)行IFFT，這種方法稱為多通帶濾波法。

但是，局部放電脈沖的頻譜與干擾脈沖的頻譜是重合的，以上方法在抑制干擾的同時(shí)，會(huì)丟失局部放電脈沖的部分頻率分量，導(dǎo)致脈沖波形發(fā)生畸變。

b）小波變換

小波變換(wavelet transform)是一種強(qiáng)有力的信號(hào)處理工具，具有多分辨率特性，在時(shí)頻平面不同的位置采用不同的分辨率，在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部性，比傅里葉變換和短時(shí)傅里葉變換(STFT)更適合處理具有瞬態(tài)突變特性的局部放電信號(hào)。因此，小波分析在電力工程中得到了廣泛的應(yīng)用。

小波變換是用小波基函數(shù)系來逼近信號(hào)的，而小波基函數(shù)系是母小波基通過平移和伸縮得到的。小波算法用于局部放電信號(hào)的檢測(cè)是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外都有較成功的范例。例如利用小波包變換的頻域分割特性，將信號(hào)信息測(cè)度的香農(nóng)熵作為局部放電信號(hào)的小波包變換樹節(jié)點(diǎn)存在周期性窄帶干擾與否的判據(jù)，應(yīng)用小波包變換熵閾值法抑制局部放電在線監(jiān)測(cè)中周期性窄帶干擾。應(yīng)用基于小波分解的自適應(yīng)濾波算法，抑制局部放電測(cè)量中窄帶周期干擾，利用小波的分頻特性先將信號(hào)分解到不同的頻段上，然后對(duì)各頻段的信號(hào)施以自適應(yīng)濾波，由于信號(hào)被分解到不同的頻段，各頻段內(nèi)的窄帶干擾頻率相差有限，所以，可以根據(jù)各頻段信號(hào)的特性采用的濾波參數(shù)，以達(dá)到較好的濾波性能。

但是，小波方法也存在缺陷，小波消噪效果取決于母小波基和分解尺度的選取。

c）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD-empirical mode decompositon)

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來進(jìn)行信號(hào)分解，無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點(diǎn)與建立在先驗(yàn)性的諧波基函數(shù)的傅里葉分解和小波基函數(shù)上的小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。正是由于這樣的特點(diǎn)，EMD方法在理論上可以應(yīng)用于任何類型的信號(hào)的分解，因而在處理局部放電信號(hào)等非平穩(wěn)信號(hào)上具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。該方法基于信號(hào)的局部變化特征，可以自適應(yīng)地將復(fù)雜的信號(hào)分解成若干階固有模態(tài)函數(shù)(IMF-intrinsic mode funciton)。

應(yīng)用EMD和IMF重構(gòu)算法可用于局部放電噪聲抑制，首先對(duì)含有噪聲的局部放電信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到含特征頻率的固有模態(tài)函數(shù)，然后對(duì)所得的固有模態(tài)函數(shù)分量進(jìn)行自適應(yīng)閉值處理后重構(gòu)，從而抑制噪聲干擾。

但是EMD算法存在模態(tài)混淆、端點(diǎn)效應(yīng)、欠包絡(luò)和過包絡(luò)的問題，影響了局部放電信號(hào)的消噪效果。

d）自適應(yīng)濾波

Widrow B等在1967年提出了自適應(yīng)濾波理論，通過對(duì)濾波系數(shù)的自動(dòng)調(diào)整達(dá)到的濾波效果。自適應(yīng)濾波器主要由兩部分組成：一是濾波子系統(tǒng)，根據(jù)所要處理的對(duì)象的不同而有不同的結(jié)構(gòu)形式；另一個(gè)是自適應(yīng)算法部分，用于調(diào)整濾波子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的參數(shù)，或?yàn)V波系數(shù)。自適應(yīng)算法是自適應(yīng)濾波器的重要組成部分，要求根據(jù)輸入、輸出和原參量值，按照一定準(zhǔn)則修改濾波參數(shù)，以使它本身能有效地跟蹤外部環(huán)境的變化。經(jīng)常使用的自適應(yīng)算法有最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法。其中LMS算法以其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛的應(yīng)用。

在局部放電測(cè)量過程中，現(xiàn)場(chǎng)存在大量的周期性干擾，其頻率并非預(yù)先知道，自適應(yīng)濾波器能利用周期性干擾和局部放電的自相關(guān)性的不同，將兩者區(qū)分開來，自適應(yīng)濾波器能隨輸入序列的變化，按照某種誤差遞減的規(guī)則，自行調(diào)整濾波系數(shù)，使其對(duì)應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)的干擾頻帶，從而達(dá)到消除局部放電檢測(cè)中周期性干擾的目的。

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