局部放電特高頻信號波形的小波分解二值去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明屬于電力設(shè)備絕緣狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種局部放電特高頻信號 波形的小波分解二值去噪方法。
【背景技術(shù)】：
[0002] 局部放電檢測作為發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備內(nèi)隱藏缺陷及絕緣狀態(tài)評估的有效手段，在變壓 器及氣體組合絕緣電器等眾多電力設(shè)備中獲得廣泛應(yīng)用。而特高頻局部放電檢測方法具有 靈敏度高、抗噪性好及可實(shí)現(xiàn)局部放電源定位等優(yōu)點(diǎn)，逐漸成為檢測局部放電的重要方法。
[0003]國內(nèi)外眾多學(xué)者開展了采用局部放電特高頻信號時(shí)間差進(jìn)行局部放電源定位的 研究。利用多個(gè)特高頻傳感器接收信號的時(shí)間差，建立時(shí)間差定位方程組，通過求解該方 程組獲得局部放電源在電力設(shè)備內(nèi)的位置，方便后期檢修時(shí)及時(shí)發(fā)現(xiàn)局部放電源的所在位 置，提高檢修效率。但變電站現(xiàn)場噪聲源眾多，檢測到的特高頻信號包含較大幅值的噪聲， 使計(jì)算的特高頻信號時(shí)間差精度降低，因此需要對特高頻信號進(jìn)行去噪處理。小波分解去 噪方法具有優(yōu)異的去噪性能，逐漸被眾多學(xué)者及工程人員采用。然而，傳統(tǒng)小波分解去噪方 法（小波閾值去噪）以信噪比最高為目標(biāo)，會造成局部放電信號波形的畸變，劣化特高頻信 號時(shí)差精度，使得去噪后的精度在許多情況下反而降低。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0004]本發(fā)明的目的在于解決傳統(tǒng)小波分解閾值去噪方法會畸變特高頻信號波形的問 題，提供了一種以減小局部放電特高頻信號波形畸變?yōu)槟繕?biāo)的小波分解二值去噪方法。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：
[0006]局部放電特高頻信號波形的小波分解二值去噪方法，包括如下步驟：
[0007] 1)在被檢測的電力設(shè)備上安裝局部放電特高頻傳感器，利用檢測設(shè)備采集局部放 電特高頻信號；
[0008] 2)選取與局部放電特高頻信號波形相似的母小波，設(shè)置分解層數(shù)，對局部放電信 號進(jìn)行小波多尺度分解，得到各尺度小波系數(shù)與信號波形；
[0009] 3)以減小局部放電特高頻信號波形畸變?yōu)槟繕?biāo)，對小波分解系數(shù)進(jìn)行處理，具體 方法為：計(jì)算各尺度信號累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭 度Ku;將各尺度信號的陡峭度與某一閾值Kt?行比較，若陡峭度大于該閾值，該尺度包含 局部放電信號，否則僅包含噪聲信號；將僅包含噪聲的尺度的小波系數(shù)置為零，包含局部放 電信號的尺度的小波系數(shù)保持不變；
[0010] 4)根據(jù)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的局部放電特高頻信號。
[0011] 本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟2)所述的選取與局部放電特高頻信號波形相似 的母小波，為db系列與sym系列母小波。
[0012] 本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟2)所述的設(shè)置分解層數(shù)為5~20層。
[0013]本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟2)所述的對局部放電信號進(jìn)行小波多尺度分解， 具體為采用Mallat多尺度算法進(jìn)行小波分解。
[0014] 本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟3)所述的計(jì)算各尺度信號累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué) 形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度，包括以下步驟：
[0015] (a)若第i個(gè)尺度的信號為U1U)，求取該信號的累積能量函數(shù)：
[0017] 其中，E(tk)為tk時(shí)刻的累積能量函數(shù)值，N為信號的采樣點(diǎn)數(shù)，t,為第j個(gè)采樣 點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)刻；為了去除信號幅度的影響，將累積能量函數(shù)除以總累積能量進(jìn)行歸一化；
[0018] (b)求取累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算為腐蝕與膨脹， 若累積能量函數(shù)為E，則E關(guān)于結(jié)構(gòu)元素g的膨脹E?g和腐蝕E?g分別定義為：
[0019] E十g(n) =max{E(n_m)+g(m)I(n_m)GDE，mGDj
[0020] (2)
[0021] E@g(n) =min{E(n+m)-g(m) | (n+m)GDe,mGDg}
[0022] 式中，De、Dg分別為累積能量函數(shù)E及結(jié)構(gòu)元素g的定義域，定義域?yàn)镈e = 1，2,…，N;結(jié)構(gòu)元素采用扁平型，其定義域Dg= -SEL/2,…，0,…，SEL/2,SEL為結(jié)構(gòu)元素 的長度，取為50個(gè)采樣點(diǎn)，n與m為采樣點(diǎn)索引；累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度為膨脹與 腐蝕運(yùn)算之差：
[0023] mg(n) =E?g(n)-E0g(n) (3)
[0024] (c)計(jì)算累積能量函數(shù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度Ku，計(jì)算公式為：
[0029] 其中，tk表示第k個(gè)采樣點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)刻，mgA對應(yīng)時(shí)刻的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值； 將4作為隨機(jī)變量，mgk作為對應(yīng)的概率值，則pk為將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值作為概率計(jì)算得 到概率密度值，y為鞏的1階原點(diǎn)矩，〇 2為t!^勺2階中心矩。
[0030] 本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟3)所述的閾值Kt，通過對大量特高頻信號的統(tǒng)計(jì) 分析得到，具體步驟為：
[0031] (a)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)及現(xiàn)場電力設(shè)備內(nèi)采集不少于20組局部放電特高頻信號；
[0032] (b)根據(jù)選取的母小波與分解層數(shù)，對局部放電信號進(jìn)行小波多尺度分解，得到各 尺度小波系數(shù)與信號波形；對于各尺度信號，若信號波形呈現(xiàn)脈沖型，則該尺度包含局部放 電信號；若信號幅值隨時(shí)間變化不大，則該尺度僅包含噪聲信號；
[0033] (C)根據(jù)陡峭度計(jì)算方法，計(jì)算所有信號各尺度的陡峭度；
[0034] (d)根據(jù)步驟（b)中判斷各尺度是否包含局部放電信號，及步驟（C)計(jì)算的各尺度 的陡峭度，分別計(jì)算僅包含噪聲的尺度與包含局部放電信號的尺度的陡峭度范圍，選取某 一可將兩者范圍有效區(qū)分的閾值，作為步驟3)中的比較閾值Kt。
[0035] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下的有益效果：
[0036] (1)本發(fā)明提出了局部放電特高頻信號波形的小波分解二值去噪方法，基本思路 為：將僅包含噪聲的尺度的小波系數(shù)置為零，同時(shí)包含局放信號與噪聲的尺度小波系數(shù)保 持不變，去噪后波形畸變很小。
[0037] (2)將傳統(tǒng)小波分解去噪應(yīng)用于電力設(shè)備內(nèi)部局部放電源的定位時(shí)，特高頻信號 被嚴(yán)重畸變，使后續(xù)確定信號起始時(shí)刻精度降低，反而劣化了定位精度；本發(fā)明提出的小波 分解二值去噪方法可有效降低噪聲水平，且對局部放電特高頻信號波形畸變很小，較大程 度提高特高頻信號起始時(shí)刻的精度，提高局部放電源定位的準(zhǔn)確度。
[0038] (3)將本發(fā)明提出的小波分解二值去噪方法應(yīng)用于局部放電特高頻信號特征提取 時(shí)，使后續(xù)提取的特征參量受噪聲影響程度降低，且不會改變?nèi)ピ肭昂筇卣鲄⒘繑?shù)值。
[0039] (4)本發(fā)明采用累積能量函數(shù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度判斷各尺度是否包含局部 放電信號，該方法可用于局部放電信號與噪聲信號的識別，進(jìn)而去除無效的噪聲信號。
【附圖說明】：
[0040] 圖1為本發(fā)明小波分解二值去噪方法流程圖。
[0041] 圖2為本發(fā)明檢測得到的特高頻信號波形圖；其中，圖2(a)為時(shí)間尺度 在-500ns-500ns內(nèi)的波形圖，圖2(b)為時(shí)間尺度放大后在-10ns-50ns之間的波形圖。
[0042]圖3為本發(fā)明小波分解的各尺度信號及其數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度波形圖；其中，圖3(a) 為小波多尺度分解后各尺度的信號波形圖，圖3(b)為各尺度信號的累積能量函數(shù)數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)梯度波形圖。
[0043] 圖4為本發(fā)明僅包含噪聲尺度與包含局部放電信號尺度的陡峭度統(tǒng)計(jì)圖。
[0044] 圖5為本發(fā)明采用小波分解去噪方法前后的波形對比圖；其中，圖5(a)為原始采 集的信號、加入信噪比為_3dB的白噪聲后信號、傳統(tǒng)小波分解去噪后信號及小波分解二值 去噪后信號波形對比圖，圖5(b)為原始采集的信號、傳統(tǒng)小波分解去噪后信號及小波分解 二值去噪后信號波形在-5ns-10ns時(shí)間內(nèi)對比圖。
[0045]圖6為本發(fā)明利用累積能量拐點(diǎn)法確定的原始信號、傳統(tǒng)小波分解去噪后及小波 二值分解去噪后時(shí)間差值對比圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0046] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0047] 如圖1所示，本發(fā)明一種局部放電特高頻信號波形的小波分解二值去噪方法，包 括如下步驟：
[0048] (1)在被檢測的電力設(shè)備上安裝局部放電特高頻傳感器，利用檢測設(shè)備采集局部 放電特高頻信號；
[0049] 作為一種實(shí)施例，利用一套氣體絕緣組合電器局部放電檢測系統(tǒng)，采用帶寬為 500MHz~3GHz的圓盤形內(nèi)置傳感器檢測局部放電信號，利用高速采集數(shù)字示波器以IOGS/s的采樣率檢測該特高頻信號，檢測得到特高頻信號在-500ns-500ns內(nèi)波形如圖2(a)所 示，在時(shí)間尺度上放大后在-l〇ns-50ns之間的波形如圖2(b)所示。
[0050] (2)選取與局部放電特高頻信號波形相似的母小波，設(shè)置分解層數(shù)，對局部放電信 號進(jìn)行小波多尺度分解，得到各尺度小波系數(shù)與信號波形；
[0051] 本步驟中所述的選取與局部放電特高頻信號波形相似的母小波，主要為db系列 與sym系列母小波；所述的設(shè)置分解層數(shù)，主要為5~20層。
[0052] 本步驟中所述的對局部放電信號進(jìn)行小波多尺度分解，具體為采用Mallat多尺 度算法進(jìn)行小波分解。
[0053] 作為一種實(shí)施例，將采集到的特高頻信號加入信噪比為_3dB的白噪聲，選取db6 母小波作為小波分解的基小波，采用Mallat多尺度算法對加入噪聲后的特高頻信號進(jìn)行6 層小波分解，圖3(a)為小波分解得到的各尺度的波形。
[0054] (3)以減小局部放電特高頻信號波形畸變?yōu)槟繕?biāo)，對小波分解系數(shù)進(jìn)行處理，具體 方法為：計(jì)算各尺度信號累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭 度Ku;將各尺度信號的陡峭度與某一閾值Kt?行比較，若陡峭度大于該閾值，該尺度包含 局部放電信號，否則僅包含噪聲信號；將僅包含噪聲的尺度的小波系數(shù)置為零，包含局部放 電信號的尺度的小波系數(shù)保持不變；
[0055] 本步驟中所述的計(jì)算各尺度信號累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)梯度的陡峭度，包括以下步驟：
[0056](a)若第i個(gè)尺度的信號為U1U)，求取該信號的累積能量函數(shù)：
[0058] 其中，E(tk)為tk時(shí)刻的累積能量函數(shù)值，N為信號的采樣點(diǎn)數(shù)，t,為第j個(gè)采樣 點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)刻。為了去除信號幅度的影響，將累積能量函數(shù)除以總累積能量進(jìn)行歸一化。
[0059] (b)求取累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算為腐蝕與膨脹， 若累積能量函數(shù)為E，則E關(guān)于結(jié)構(gòu)元素g的膨脹E?g和腐蝕E?g分別定義為：
[0060]E十g(n)=max{E(n_m)+g(m)I(n_m)GDE，mGDj
[0061] (2)
[0062]E?g(n)=min{E(n+m)-g(m)I(n+m)GDe,mGDg}
[0063] 式中，De、Dg分別為累積能量函數(shù)E及結(jié)構(gòu)元素g的定義域，定義域?yàn)镈e = 1，