楊體東

（黑龍江科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱，150022）

1 算法描述

本文提出了基于小波變換的閾值自適應(yīng)的局部放電信號去噪算法。在該算法中,誤差信號是在小波重構(gòu)后進行估計的,然后再通過自適應(yīng)逼近使將有局部誤差考慮在內(nèi)的目標函數(shù)最小化。算法的模型如圖1。

圖1 小波自適應(yīng)閾值算法模型

圖中s(n)是原始信號，d(n)是期望信號，可以看出輸入信號s(n)被小波函數(shù)和小波層數(shù)分解，得到相應(yīng)的尺度系數(shù)和小波系數(shù)，再通過小波閾值和閾值函數(shù)對分解得到的各層細節(jié)小波系數(shù)進行處理。選取最優(yōu)閾值時，用鯨魚算法優(yōu)化基于史坦無偏估計（SURE）的最優(yōu)閾值。將分解得到的第j層近似系數(shù)與經(jīng)步驟處理后的j 層細節(jié)小波系數(shù)進行重構(gòu)，得到處理后的降噪信號，最后與期望信號進行比較。本算法中，我們的目標是使誤差能量最小。

2 算法的可行性

3 實測局部放電信號去噪分析

對某10KV配電電纜線路進行局部放電在線實測。本文所提方法母小波采用db2小波函數(shù)，分解尺度為6（最優(yōu)分解層數(shù)），信號采樣頻率為100MHz。在局部放電檢測之前，先對現(xiàn)場進行噪聲干擾強度試驗。試驗結(jié)果表明，現(xiàn)場存在強度大的白噪聲干擾。實測信號如圖2所示。

圖2 實測含噪信號

為了檢驗本文提出的去噪方法對實測信號的有效性和適用性，對采集到的信號分別用本文去噪方法和傳統(tǒng)軟閾值去噪算法進行去噪處理。處理結(jié)果分別為圖3和圖4。

圖3 本文算法去噪后信號

圖4 小波軟閾值噪信號

相比于傳統(tǒng)軟閾值法，采用本文提出的去噪法能夠有效去除局部放電實測信號中的白噪聲，同時信號的峰值誤差更小，細節(jié)信息更加完整，即去噪效果更佳，有利于局部放電信號的識別、定位等進一步分析。

4 結(jié)術(shù)語

針對局部放電在線檢測存在的白噪聲干擾，提出一種基于自適應(yīng)小波閾值算法的去噪方法。該方法用鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化閾值選取過程，提高閾值精度，可以對含噪信號進行有效去噪。對局部放電仿真信號的去噪試驗結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)軟閾值函數(shù)法，運用本文提出的去噪方法具有更高的信噪比，更低的均方誤差以及峰值相對誤差，尤其在峰值相對誤差改善方面具有顯著的效果。