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          改進的小波閾值去噪在介質(zhì)損耗角檢測中的應(yīng)用*

          作者:范晉龍,黃曉峰,鐘鑫豪 (湖南工業(yè)大學(xué) 交通工程學(xué)院,湖南 株洲 412007) 時間:2021-08-02 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:對于絕緣材料介質(zhì)損耗角的檢測主要是通過計算介質(zhì)的泄露電流與其兩端電壓之間的相位差得到。微弱的泄露電流信號極容易在強噪聲環(huán)境下被淹沒,傳統(tǒng)濾波方法不能將工頻附近的干擾信號濾除掉,因此導(dǎo)致介質(zhì)損耗角測量精度低。本文采用一種改進的小波閾值去噪對采樣信號進行處理,提高介質(zhì)損耗角測量精度,并利用MATLAB仿真驗證其有效性。

          *基金項目:湖南省省市聯(lián)合基金(2019JJ60060),多功能機組絕緣故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202108/427283.htm

          作者簡介:范晉龍(1994—),男,山西,碩士研究生,主要研究方向為電氣設(shè)備故障診斷。E-mail:956781676@qq.com。

          黃曉峰(1974—),男,湖南,碩士生導(dǎo)師,副教授,主要研究方向為智能檢測與控制。E-ail:7063880@qq.com。

          0   引言

          長期處于復(fù)雜工況下的固體絕緣材料會產(chǎn)生不可逆轉(zhuǎn)的老化,影響電氣設(shè)備的正常工作 [1]。可以靈敏地監(jiān)測絕緣材料的老化情況,通過計算介質(zhì)兩端電壓與泄露電流信號之間相位差得到其值。由于電流信號極其微弱,混疊了噪聲的采樣信號與原始信號存在較大的偏差,因此對采樣信號降噪是檢測的首要環(huán)節(jié)。由于具有多分辨率分析的特性,能夠較好地區(qū)分混合信號中的有用成分和干擾成分,通過閾值設(shè)定能夠?qū)υ夹盘栠M行有選擇性的剔除[2]。閾值的選擇對于信號降噪效果至關(guān)重要,傳統(tǒng)硬閾值函數(shù)降噪重構(gòu)后使得信號在λ 和-λ 兩處都具有不連續(xù)性;而軟會使得信號重構(gòu)后與原始信號存在很大的恒定偏差[3]。本文在對傳統(tǒng)閾值函數(shù)進行改善后,可以克服上述兩種經(jīng)典閾值函數(shù)的缺陷,仿真研究表明具有較好的去噪效果,能夠應(yīng)用于的測量。

          1   介質(zhì)損耗角

          固體絕緣材料等效電路如圖1 所示,它可以看作電容和線性電阻串聯(lián)的結(jié)構(gòu)。

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          圖1 串聯(lián)等效電路圖與向量圖

          理想絕緣材料電流超前電壓90°,絕緣被破壞時實際電流與理想電流存在一定的相位差δ,此角定義為介質(zhì)損耗角。通過電路等效模型得到的介質(zhì)損耗角計算方法為:

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          2   小波

          小波是一種函數(shù),定義為式(2)。該函數(shù)可將指定復(fù)雜信號分解為不同頻率分量,并對每個分量的分辨率與其尺度匹配進行研究。

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          其中,ψ(t) 通過尺度伸縮和時間平移變換得到的函數(shù)系ψa,b,稱為小波函數(shù)。小波函數(shù)類似于一個窗口面積固定的雙窗函數(shù),面積規(guī)律滿足海森堡測不準(zhǔn)原理[4]。的頻域-時域窗口如圖2 所示。

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          從圖2 可以看出,伴隨尺度的增加,時域窗會變寬,而頻率窗會變窄,這是一種多分辨率的方法。當(dāng)尺度較大時,適合分析混疊信號中的高頻成分;尺度較小時,適合分析低頻成分,因此具有混疊信號局部分析的能力[5]。

          2.1 小波

          小波變換具有一種“集中”信號的能力,混疊干擾的信號通過小波變換后,重要信號的能量匯集在小波域較大的小波系數(shù)中,而噪聲信號分布在整個小波域的系數(shù)中。由于重要信號和噪聲信號的小波系數(shù)值存在較大的差異,小波系數(shù)較大的一般以重要信號為主,而噪聲的小波系數(shù)較小。因此可以選擇一個合適的閾值函數(shù)對小波系數(shù)進行選擇性剔除,然后對信號進行重構(gòu),從而達到去噪的目的[6]。小波閾值去噪流程如圖3 所示關(guān)鍵

          步驟包括:

          1) 小波類型、分解層數(shù)、閾值和閾值函數(shù)的選擇;

          2) 對含噪信號進行處理;

          3) 按照閾值函數(shù)規(guī)則通過設(shè)定閾值進行干擾信號的剔除;

          4) 信號重構(gòu)。

          2.2 改進的小波閾值去噪

          在小波閾值降噪過程中,閾值函數(shù)的選擇至關(guān)重要,通常有硬閾值與軟閾值函數(shù)。硬閾值函數(shù)保留了絕對值大于λ 的小波系數(shù),可以使得原始信號的大部分信息得到保留,但在λ 與-λ 兩個地方存在截斷,使得重構(gòu)后的信號出現(xiàn)不連續(xù)震蕩。而相對于硬閾值函數(shù),軟閾值函數(shù)具備了在λ 與-λ 兩處的連續(xù)性,但會使小波系數(shù)出現(xiàn)恒定偏差,從而使得重構(gòu)信號和原始信號存在一定的偏差。為了解決軟、硬閾值函數(shù)固有的缺陷,本文采用一種新的閾值函數(shù):

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          的信號出現(xiàn)不連續(xù)震蕩。而相對于硬閾值函數(shù),軟閾值函數(shù)具備了在λ 與-λ 兩處的連續(xù)性,但會使小波系數(shù)出現(xiàn)恒定偏差,從而使得重構(gòu)信號和原始信號存在一定的偏差。為了解決軟、硬閾值函數(shù)固有的缺陷,本文采用一種新的閾值函數(shù):

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          在改進的閾值函數(shù)中引進了調(diào)整系數(shù)a。當(dāng)a=0 時,上式為硬閾值函數(shù);a=1 時,上式為軟閾值函數(shù),結(jié)合了硬閾值函數(shù)與軟閾值函數(shù)的優(yōu)點,同時增加了調(diào)節(jié)因子b。對改進的閾值函數(shù)在λ 處進行極限計算得到:

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          可以得到改進的閾值函數(shù)

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          因此改進后的閾值函數(shù)具有一定的連續(xù)性,克服了傳統(tǒng)硬閾值函數(shù)的缺點。同時,改進的閾值函數(shù)通過調(diào)節(jié)因子b 改善了小波系數(shù)的收縮程度,可以解決軟閾值函數(shù)中出現(xiàn)的恒定偏差。

          3   MATLAB仿真結(jié)果分析

          利用MATLAB 實驗平臺產(chǎn)生介質(zhì)損耗角的電流模型來驗證本文算法的有效性,同時對原始信號疊加不同程度的噪聲進行仿真研究。小波閾值去噪?yún)?shù)分別為:采用Sym7 小波進行5 層分解, 閾值選用固定閾值image.pngMATLAB仿真結(jié)果如圖 4 所示。

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          通過仿真得到降噪后信號與原始正弦信號對比結(jié)果,如圖4 和表1、表2 所示。圖中干擾強度為30 dB,可以看出重構(gòu)信號失真度較小。同時對不同的小波閾值去噪算法效果進行對比,結(jié)果如圖5 所示。在不同噪聲強度干擾下,本文改進的閾值去噪算法處理后的去噪效果優(yōu)于傳統(tǒng)閾值去噪算法。

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          利用本文算法進行介質(zhì)損耗角中相位角的計算,得到圖6 所示結(jié)果,可以看出相位角計算結(jié)果在15 dB 以上噪聲時,計算結(jié)果誤差小,相對誤差為10-5,本文采用的算法介質(zhì)損耗角測量精度較高。

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          4   結(jié)束語

          本文對介質(zhì)損耗角測量過程中噪聲信號的剔除展開研究,利用小波變換多分辨率分析的特點,采用小波閾值去噪對噪聲信號進行剔除。由于傳統(tǒng)的軟、硬閾值函數(shù)均具有局限性,本文采用一種改進的閾值函數(shù)進行信號降噪預(yù)處理后進行介質(zhì)損耗角的計算。MATLAB 平臺仿真研究表明,改進閾值函數(shù)可以剔除高頻噪聲,重構(gòu)信號失真度低,達到較好的降噪效果,有利于提高介質(zhì)損耗角的測量精度。

          參考文獻:

          [1] GAO Z,CECATI C,DING S X.A survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part I: Fault diagnosis with model-based and signal-based approaches[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2015, 62(6):3757-3767.

          [2] 洪民江.基于小波變換的語音信號去噪算法研究[D].南京:南京郵電大學(xué),2018.

          [3] 譚蓮子,張莉萍,解大,等.改進小波閾值去噪法在諧波檢測中的應(yīng)用[J].電測與儀表,2019,56(13):23-26+75.

          [4] 牛藝橋,任國臣,張超,等.改進的小波閾值去噪法在電能質(zhì)量檢測中的應(yīng)用[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,35(04):220-224.

          [5] JAIN P K, TIWARI A K. A Robust Algorithm for Segmentation of Phonocardiography Signal Using Tunable Quality Wavelet Transform[J].Journal of Medical and Biological Engineering, 2018, 38(3):396-410.

          [6] 洪民江.基于小波變換的語音信號去噪算法研究[D].南京:南京郵電大學(xué),2018.

          (本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年5月期)



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