基于SVD和VMD联合小波阈值的局放信号去噪方法与流程

本发明涉及电气设备局部放电信号检测和处理，更具体的说是涉及一种基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法。

背景技术：

1、电力变压器是电力系统的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。

2、对实际故障的统计分析表明，绝缘故障是影响变压器正常运行的主要原因。变压器局部放电诊断试验是判断其绝缘性能的有效手段。然而，变压器局部放电(pd)属于局部范围内非平稳电磁暂态过程，相对于变压器运行现场的高电压、大电流是一种微弱电信号，容易受到强电磁场干扰。现场检测得到的局部放电信号通常带有各种干扰信号，甚至有可能使测到的局部放电信号“淹没”在干扰信号中，干扰信号对局部放电信号处理有很大影响。所测局放信号常混着白噪声干扰、周期性窄带干扰、随机脉冲干扰，导致pd波形严重畸变，影响后续缺陷诊断。随机脉冲干扰主要是由可控硅等开关器件动作产生的，强度大，频率低，易于区分，对pd信号的分析影响不大。而周期性窄带干扰主要来源于电力系统设备的载波通信和高频保护信号，以及无线电干扰，白噪声主要来源于变压器绕组的热噪声和配电线路耦合进入的噪声，对pd信号的影响严重。

3、因此，为了能够精确的分析pd信号，提高故障检出率，需要对实际现场所测量到的变压器的pd信号进行去噪处理，抑制混合噪声。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供至少解决上述部分技术问题的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，可以实现对局放信号中由窄带干扰和白噪声组成的混合噪声有效去除，便于保留局放信号更多的有效信息，有助于提高故障检出率。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、本发明实施例提供基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，该方法包括：

4、s1、利用包含混合噪声的局放信号构造hankel矩阵；通过svd算法分解得到待去噪信号的奇异值分布；将窄带干扰信号所对应的奇异值进行置零处理，并对剩余信号的奇异值进行svd逆运算，重构信号；

5、s2、利用vmd算法将重构的信号分解为k个模态分量；

6、s3、计算所述k个模态分量的峭度值，将峭度值大于预设值的模态分量保留，小于预设值的模态分量进行剔除；

7、s4、对峭度值大于预设值的模态分量采用改进小波阈值进行去噪处理；

8、s5、将处理后的模态分量重构，得到去噪后的局放信号。

9、进一步的，所述步骤s1中，构造的hankel矩阵为：

10、

11、式中，a表示hankel矩阵，是一个m×n阶的矩阵，x表示待去噪信号

12、进一步的，所述步骤s1中，对包含混合噪声的待去噪局放信号进行svd分解，通过奇异值图谱选取合适的阈值，将大于阈值的奇异值置零，将处理后的剩余奇异值进行svd逆处理，重构成新的信号，完成对窄带干扰信号的去噪。

13、进一步的，所述步骤s2中，vmd分解包括变分约束的构造和求解；其中：

14、对信号的带宽进行估计，得到变分约束模型为：

15、

16、式中，f为含噪局放信号，uk为分解后的k个模态分量，ωk为分解后的各模态分量的中心频率；δ(t)为单位脉冲函数；j表示虚数单位；

17、通过求解变分约束模型的最优解实现信号的自适应分解。

18、进一步的，所述步骤s3中，峭度值的计算公式为：

19、

20、式中，ku为峭度，e为均值，μ为期望，x为时间序列。

21、进一步的，所述步骤s3中，所述预设值为3。

22、进一步的，所述步骤s4中，采用改进小波阈值进行去噪处理的计算公式为：

23、

24、式中，α和λ为调节因子，yj,k表示小波系数，ωj,k表示混合信号系数，e代表欧拉数。

25、进一步的，所述步骤s4中，对小波阈值获取采用贝叶斯阈值。

26、与现有技术相比，本发明至少具有如下有益效果：

27、1.本发明提供的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，便于实现对局放信号中由窄带干扰和白噪声组成的混合噪声有效去除，有利于保留局放信号更多的有效信息。

28、2.本发明方法克服了传统svd对于白噪声的抑制存在去噪后残余噪声较大且信号细节丢失严重的问题，vmd联合改进小波阈值去噪对于白噪声的抑制有着更好的抑制效果，本发明方法能够有效的抑制窄带干扰和白噪声，得到纯净的局放信号，便于能够精确的分析pd信号，提高故障检出率。

29、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

30、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s1中，构造的hankel矩阵为：

3.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s1中，对包含混合噪声的待去噪局放信号进行svd分解，通过奇异值图谱选取合适的阈值，将大于阈值的奇异值置零，将处理后的剩余奇异值进行svd逆处理，重构成新的信号，完成对窄带干扰信号的去噪。

4.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s2中，vmd分解包括变分约束的构造和求解；其中：

5.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s3中，峭度值的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s3中，所述预设值为3。

7.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s4中，采用改进小波阈值进行去噪处理的计算公式为：

8.根据权利要求1所述的基于svd和vmd联合小波阈值的局放信号去噪方法，其特征在于，所述步骤s4中，对小波阈值获取采用贝叶斯阈值。

技术总结
本发明公开了基于SVD和VMD联合小波阈值的局放信号去噪方法，该方法包括：对实测信号进行SVD，根据奇异值的数值设定合适的奇异值阈值，将大于该阈值的奇异值置零；将处理后的奇异值进行逆SVD处理；将SVD处理后的信号进行VMD分解，计算分解后的模态分量的峭度值，将峭度值小于3的模态分量筛除；对筛选后的模态分量进行改进的小波阈值去噪处理，将处理后的模态分量重重构成新的信号；本发明方法可根据干扰信号的结构逐步进行去噪，能很好处理周期窄带干扰和白噪声干扰信号，得到纯净的局放信号，有利于提高变压器故障检出率。

技术研发人员：张广东,王海龙,陈博栋,姚永亮,包艳艳,王婷,吴玉硕,郭陆,张航,王翼虎,史玉涛
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11