基于小波閾值自適應的局部放電信號降噪

楊體東

（黑龍江科技大學 電氣與控制工程學院，黑龍江哈爾濱，150022）

1 算法描述

本文提出了基于小波變換的閾值自適應的局部放電信號去噪算法。在該算法中,誤差信號是在小波重構后進行估計的,然后再通過自適應逼近使將有局部誤差考慮在內的目標函數最小化。算法的模型如圖1。

圖1 小波自適應閾值算法模型

圖中s(n)是原始信號，d(n)是期望信號，可以看出輸入信號s(n)被小波函數和小波層數分解，得到相應的尺度系數和小波系數，再通過小波閾值和閾值函數對分解得到的各層細節小波系數進行處理。選取最優閾值時，用鯨魚算法優化基于史坦無偏估計（SURE）的最優閾值。將分解得到的第j層近似系數與經步驟處理后的j 層細節小波系數進行重構，得到處理后的降噪信號，最后與期望信號進行比較。本算法中，我們的目標是使誤差能量最小。

2 算法的可行性

3 實測局部放電信號去噪分析

對某10KV配電電纜線路進行局部放電在線實測。本文所提方法母小波采用db2小波函數，分解尺度為6（最優分解層數），信號采樣頻率為100MHz。在局部放電檢測之前，先對現場進行噪聲干擾強度試驗。試驗結果表明，現場存在強度大的白噪聲干擾。實測信號如圖2所示。

圖2 實測含噪信號

為了檢驗本文提出的去噪方法對實測信號的有效性和適用性，對采集到的信號分別用本文去噪方法和傳統軟閾值去噪算法進行去噪處理。處理結果分別為圖3和圖4。

圖3 本文算法去噪后信號

圖4 小波軟閾值噪信號

相比于傳統軟閾值法，采用本文提出的去噪法能夠有效去除局部放電實測信號中的白噪聲，同時信號的峰值誤差更小，細節信息更加完整，即去噪效果更佳，有利于局部放電信號的識別、定位等進一步分析。

4 結術語

針對局部放電在線檢測存在的白噪聲干擾，提出一種基于自適應小波閾值算法的去噪方法。該方法用鯨魚優化算法優化閾值選取過程，提高閾值精度，可以對含噪信號進行有效去噪。對局部放電仿真信號的去噪試驗結果表明，相比于傳統軟閾值函數法，運用本文提出的去噪方法具有更高的信噪比，更低的均方誤差以及峰值相對誤差，尤其在峰值相對誤差改善方面具有顯著的效果。