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局部放電抗干擾技術(shù)之軟件濾波

發(fā)布時(shí)間：2020-05-04 12:36:46人氣：

軟件濾波目前常用的方法如下：

（1）FFT閾值濾波法

該方法主要用來(lái)去除周期性窄帶干擾。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行FFT變換，得到信號(hào)的頻譜分布，而后在信號(hào)的頻譜上設(shè)一門(mén)限值，把所有的大于門(mén)限的值置零，可方便地去除窄帶干擾。有文章表明應(yīng)用FFT閡值濾波技術(shù)抑制周期性干擾取得了滿意的成果，但是FFT反映的是信號(hào)的整體信息，只能得到頻域特性而沒(méi)有時(shí)域信息，不能反映在局部時(shí)間內(nèi)信號(hào)的頻率信息，缺乏處理非平穩(wěn)信號(hào)(局部放電信號(hào))的能力。此方法的缺點(diǎn)是門(mén)限的選取非常困難，尤其在現(xiàn)場(chǎng)條件下，干擾信號(hào)隨時(shí)間不斷變換，門(mén)限就更難確定。另外，由于FFT計(jì)算量與N(logN)成比例，計(jì)算時(shí)間也較長(zhǎng)。但由于該技術(shù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，目前仍被廣泛采用。

（2）復(fù)小波變換

復(fù)小波變換的研究是基于小波理論發(fā)展起來(lái)的，研究它的最初動(dòng)機(jī)是為了獲取相位信息。復(fù)小波變換使用解析濾波器將信號(hào)分解為實(shí)的部分和虛的部分。然后使用實(shí)部和虛部系數(shù)來(lái)得到幅值和相位信息。從查閱的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)來(lái)看，對(duì)復(fù)小波變換技術(shù)的研究還處于初級(jí)階段，在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用還不多見(jiàn)，在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要集中在電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)和故障診斷方面，在局部放電領(lǐng)域中目前絕大部分文章均屬于重大。復(fù)小波的去噪效果優(yōu)于其它去噪方法，但是對(duì)接近或?qū)儆诰植糠烹娦盘?hào)監(jiān)測(cè)頻帶范圍內(nèi)的窄帶干擾去噪效果并不理想。

（3）小波變換

近幾年發(fā)展起來(lái)的小波分析為局部放電去噪研究提供了新的強(qiáng)有力的工具。小波分析同時(shí)具有很強(qiáng)的時(shí)域和頻域的分析能力。目前，用于局部放電監(jiān)測(cè)的小波去噪方法主要有模極大值法和閾值法兩類，前者實(shí)現(xiàn)過(guò)程比較復(fù)雜，重構(gòu)信號(hào)誤差較大。后者算法簡(jiǎn)捷，在局部放電監(jiān)測(cè)去噪中應(yīng)用較多。在采用閾值法去除與局部放電脈沖混疊的背景噪聲時(shí)，由于基小波和閾值的選擇對(duì)去噪信號(hào)的畸變具有直接影響，因此，最優(yōu)基小波和閾值的選擇是解決小波去噪后的局部放電脈沖信號(hào)畸變及幅值誤差的關(guān)鍵問(wèn)題。

（4）數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[是從集合論和積分幾何學(xué)發(fā)展起來(lái)的，1964年，G.Matheron和J.Serra在各自研究的基礎(chǔ)上幾乎同時(shí)提出了擊中與擊不中、開(kāi)閉運(yùn)算等。1966年數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)這一術(shù)語(yǔ)被正式提出。最初，Matheron和Serra提出的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)主要是研究二值圖像為主。后來(lái)，Serra和Sternberg等人將二值形態(tài)學(xué)算子推廣到了灰度圖像處理，稱為灰度形態(tài)學(xué)，借助于它可對(duì)電力系統(tǒng)信號(hào)進(jìn)行分解，提取或者變形。80年代初，G.Matheron和J.Serra等人創(chuàng)立形態(tài)濾波理論。它是近幾年發(fā)展起來(lái)的一種非線性分析方法，和傅立葉變換和小波變換相比具有更快的計(jì)算速度，大量研究表明其信號(hào)處理幅值不偏移，相位不衰減，且數(shù)據(jù)窗短，處理速度快。由于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)具有很好的融合性及非線性，因此它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用具有很好的前景。

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局部放電抗干擾技術(shù)之軟件濾波

（1）FFT閾值濾波法

（2）復(fù)小波變換

（3）小波變換

（4）數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

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