基于稀疏分解算法的局部放電信號干擾抑制技術(shù)的學(xué)習(xí)與思考.pdf

1、局部放電（PD）是電力設(shè)備內(nèi)部存在絕緣缺陷或者存在絕緣劣化的重要征兆以及表現(xiàn)形式，有效檢測局部放電對準(zhǔn)確評估電力設(shè)備的絕緣健康狀況具有非常重要的現(xiàn)實意義。然而在對電力設(shè)備進(jìn)行實時在線監(jiān)測的過程中，往往會因為受到監(jiān)測現(xiàn)場復(fù)雜的電磁環(huán)境的影響，從而使檢測得到的PD信號中包含著各種復(fù)雜的噪聲干擾信號。如何有效地將有用的PD信號和噪聲干擾信號進(jìn)行分離，是目前電力設(shè)備在線監(jiān)測研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　本文針對目前在電力設(shè)備PD信號干擾抑制方面

2、的不足，將稀疏表示的思想應(yīng)用到PD信號處理當(dāng)中，并綜合小波函數(shù)對PD脈沖信號提取方面的優(yōu)良性能，利用了基于級聯(lián)小波原子字典的匹配追蹤稀疏分解算法對PD信號中的白噪干擾進(jìn)行抑制。基于匹配追蹤的稀疏分解算法能夠自適應(yīng)地從過完備的級聯(lián)小波原子字典中選擇與PD信號最佳匹配的小波原子，通過選定的殘差比閾值作為迭代終止條件，并將每次迭代過程選擇的最佳匹配的小波原子進(jìn)行線性組合表示有用的PD信號。通過對仿真及現(xiàn)場的指數(shù)型PD信號和UHF PD信號進(jìn)行

3、分析與處理，驗證了該方法的可行性和有效性。并與傳統(tǒng)的全閾值小波分解法、分層閾值小波分解法以及小波包分解法作對比分析。結(jié)果表明，基于級聯(lián)小波原子字典的稀疏分解算法在PD信號白噪聲干擾抑制方面，具有結(jié)果準(zhǔn)確度高，波形畸變小，較好保留了原始PD信號的主要特征信息等優(yōu)點(diǎn)。
　　針對PD信號中的周期性窄帶干擾的抑制，本文構(gòu)建了級聯(lián)小波原子子字典和傅里葉原子子字典，并利用了傅里葉原子子字典中傅里葉原子巧妙地對PD信號中的周期性窄帶干擾信號進(jìn)行