岳雅茹 朱嘉林 朱士龍

摘 要：為提高檢測氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備（GIS）故障點的有效定位率，提出利用軟硬閾值結(jié)合法對振動信號設(shè)定閾值，采用具有多分辨率特性的小波分析方法進行有效降噪；通過Matlab仿真和實際試驗結(jié)果驗證其準確性，對比分析表明，基于小波分析的去噪方法提高了信噪比和定位準確性，是一種提取有用信號的有效方法。

關(guān)鍵詞：小波分析；多分辨率；閾值；去噪；Matlab

DOI：10.11907/rjdk.172753

中圖分類號：TP317.4

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）005-0179-04

Abstract：In order to improve the detection efficiency of false location of gas-insulated metal-enclosed switchgear （GIS）， it is proposed to employ the soft and hard threshold method to set the threshold value of the vibration signal and the method of wavelet analysis with multi-resolution characteristics to reduce noise effectively. The accuracy is thus verified by the Matlab simulation and the field test and it is proved that denoising method based on wavelet analysis is a suitable way to extract useful signals by improving signal to noise ratio and false location accuracy.

Key Words：wavelet analysis； multi-resolution； threshold； denoising； Matlab

0 引言

氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備（GIS）具有眾多優(yōu)點：集成度高，所需空間小；既可戶外布置，也可戶內(nèi)布置；環(huán)境對其影響??；可靠性高，降低維護和檢修費用等，在高壓輸電領(lǐng)域應用廣泛。但其周圍存在較強的電磁波和白噪聲，例如設(shè)備熱噪聲、地網(wǎng)中的噪聲、各種信號線路耦合進入的隨機噪聲等，由于這些噪聲的干擾，得到的閃絡(luò)信號中含有大量噪聲，嚴重影響信號質(zhì)量，同時也加劇了后續(xù)信號的處理難度，影響整個系統(tǒng)中閃絡(luò)特征信號的有效提取，降低定位時效性和準確性[1]。所以對原始信號進行預處理成為關(guān)鍵，通常可以采用信噪分離算法降低干擾程度，提取信號中有用的信息[2]。

在實際應用中，閃絡(luò)放電會對GIS設(shè)備產(chǎn)生劇烈的損害，嚴重者影響正常運行，所以監(jiān)測設(shè)備的重心在于對振動信號的處理，以便準確地找到發(fā)生閃絡(luò)的氣室。振動信號的產(chǎn)生源于閃絡(luò)放電的瞬間使氣室內(nèi)的SF6氣體發(fā)生急速膨脹產(chǎn)生爆炸聲，聲信號經(jīng)過不同介質(zhì)的分界面發(fā)生一系列反射和折射，形成振動信號。振動信號是一種高頻信號，所以總是含有部分高頻信息或某段發(fā)生突變的部分，其包含的各種噪聲也不一定是平穩(wěn)白噪聲。而傳統(tǒng)的Fourier方法只具有單分辨率分析的特點，無法根據(jù)弱信號在某一時間空間內(nèi)發(fā)生明顯變化的情況調(diào)整時頻分辨率，所以其對非平穩(wěn)信號去噪效果并不明顯[3]。而小波分析方法利用在時頻平面上不同位置具有不同分辨率的特點，能夠有效地從非平穩(wěn)振動信號中提取突變信號及信號的波形特征[4]。因此本文采取小波分析的方法對振動信號進行降噪處理，能同時在時、頻域中對信號進行多分辨率分析[5-7]，將檢測信號中有用的高頻信號與突變部分和噪聲部分區(qū)分開，也可以表達信號的局部特性。在采用小波分析的GIS閃絡(luò)故障檢測系統(tǒng)中利用閾值去噪的處理方法，降低環(huán)境中的白噪聲和電磁波，極大地提高了信噪比和定位準確性。

1 小波分析理論

1.1 Mallat算法的小波分解與重構(gòu)

利用Mallat算法把整個檢測信號按照尺度逐層分解，展現(xiàn)出振動信號細節(jié)部分，提高了小波分析的效率和準確性。

1.2 小波閾值去噪

小波閾值去噪是一種非線性的去噪方法[9]。利用該方法得到小波系數(shù)，最終展現(xiàn)出振動信號的重要特性。

假設(shè)觀察信號表示為：

對一維小波閾值去噪：首先對信號進行小波變換，通過對原始信號進行N層分解，得到有用信號和噪聲信號在分解N層次上的小波系數(shù)；然后對信號的小波系數(shù)進行閾值的量化處理，處理方法主要有硬閾值法和軟閾值法兩種；最后利用Mallat算法對處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)處理，得到近似的原始信號。

軟閾值法處理得到的圖像更加平滑，但在邊緣處理上出現(xiàn)了失真現(xiàn)象，而硬閾值法處理具有較好的邊緣局部特性。因此，設(shè)計了一種軟硬閾值折中法，這種方法可以得到有用信號的近似最優(yōu)估計[10]，函數(shù)表達式為：

2 仿真分析

2.1 信號的提取

GIS內(nèi)部閃絡(luò)故障產(chǎn)生的聲信號傳播過程非常復雜，聲信號在筒內(nèi)部經(jīng)過多次震蕩，沿金屬外殼和法蘭盤向外傳播，定量地對聲信號進行分析幾乎是不可能的。然而，聲信號在傳播過程中，整體逐漸衰減，特別是在遇到環(huán)氧樹脂等材料構(gòu)成的法蘭盤時，聲信號發(fā)生大幅衰減，衰減幅度達到10倍以上，并且信號中的高頻分量明顯受阻。故振動信號在GIS設(shè)備內(nèi)部的傳播類似于震蕩信號。

首先在GIS模擬設(shè)備上提取含有白噪聲的信號特征。示波器的波形顯示如圖1所示。

從提取的信號可以看出，放電造成的聲波信號類似于震蕩信號，符合理論要求。因此，在實驗過程中建立了一組數(shù)學模型，即指數(shù)衰減震蕩模型。