一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，涉及变压器信号处理技术领域；本发明专利技术的方法包括：对带通滤波后的变压器本体振动信号进行VMD分解，利用各IMF分量的敏感因子筛选出敏感IMF。采用小波阈值法对非敏感IMF分量进行去噪处理，利用改进的小波阈值函数对小波系数进行阈值处理，以提高小波阈值法的降噪能力，降低噪声干扰，保留变压器原始振动信号更多的有效信息。本发明专利技术的一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，有效提高变压器本体振动信号去噪方法的降噪能力，提高去噪效率，同时保留原始信号中的有效信息。的有效信息。的有效信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法


[0001]本专利技术涉及变压器信号处理
，具体说是一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法。

技术介绍

[0002]电力变压器是电力系统中的重要设备，其运行可靠性直接关系到整个电力系统的安全与稳定。在变压器运行过程中，不可避免的会发生故障，尽早发现并排除故障，对提高变压器的运行安全具有重要意义。
[0003]现有变压器故障检测方法有振动信号检测方法、红外成像监测方法和超声波检测方法等。其中振动信号检测由于没有和电力系统的直接接触，易于采集，对整个电力系统的正常运行无任何影响，且对机械结构缺陷反应灵敏等优点而被广泛应用，
[0004]然而振动传感器除采集到变压器运行状态声信号外，还存在环境噪声，使得有效的运行状态信息淹没在各种干扰当中，难以进行有效的后续处理。因此，如何有效提取变压器振动信号，成为后续正确判断变压器故障的关键。
[0005]振动分析法通过对变压器本体振动信号进行分析，监测变压器铁芯和绕组等的机械状态。正常运行变压器本体的振动信号主要集中在低频段，以100Hz为基频，并且包含丰富的高次谐波。但是变压器工作现场噪声背景复杂，监测的数据会混有各种噪声，其中以低于50Hz的其他干扰噪声，高于1000Hz的少量噪声和白噪声为主。这些噪声的干扰会降低信号的有效性，影响振动信号的分析。
[0006]因此现在亟需一种有效的、降低变压器本体振动信号中的噪声干扰的方法。

技术实现思路

[0007]为解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法。
[0008]本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
[0009]一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，包括以下步骤：
[0010]步骤A：将经过中值滤波的变压器本体振动信号进行VMD分解，计算各IMF分量的敏感因子，利用敏感因子筛选敏感IMF分量；
[0011]步骤B：改进小波阈值函数，利用改进的小波阈值函数对筛选出的非敏感IMF分量去噪；将敏感IMF分量与去噪后的非敏感IMF分量组合重构，得到完整的去噪信号。
[0012]一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，具体的包括以下步骤：
[0013]一、将原始信号s(t)输入到带通滤波器中，滤除50Hz以下以及1000Hz以上的干扰信号，得到滤波信号s'(t)；
[0014]二、利用VMD算法将滤波振动信号s'(t)分解为k个IMF分量；
[0015]三、计算敏感因子，筛选出敏感IMF分量，具体包括：
[0016]①
计算每一个IMF分量与滤波振动信号s'(t)之间的相关系数Cf
i
；
[0017][0018]式中，μ
i
、σ
i
分别是第i个IMF分量x
i
(t)的平均值和标准差；μ和σ分别为滤波振动信号s'(t)的平均值和标准差；
[0019]②
计算各个IMF分量的敏感因子Sf
i
。
[0020][0021]③
选择敏感IMF分量。
[0022]根据(2)中计算的敏感因子Sf
i
对IMF由大到小排序，得到新的IMF序列和敏感因子序列{Sf
i
'}，计算相邻两个IMF的敏感因子之差d
i
，对应于最大差值的下标为i，则前i个IMF就是筛选出的敏感IMF分量。
[0023]d
i
＝Sf
i
'
‑
Sf
i+1
'
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0024]四、利用改进的小波阈值函数对筛选出的(k
‑
i)个非敏感IMF分量去噪，具体步骤：
[0025]a选取合适的小波基函数，确定分解层数m分别对(k
‑
i)个非敏感IMF分量进行分解，得到各自的小波分解系数w；
[0026]b构造改进的小波阈值函数，如式(4)所示，并确定其参数n的最优值；
[0027][0028]式中，w为步骤一中得到的小波分解系数，经过阈值函数(4)处理后的小波系数，参数n，取值范围为(0,∞)。
[0029]c采用自适应的统一阈值法求解式(4)中小波阈值λ，利用式(4)对小波系数进行阈值处理，小波阈值求解公式为：
[0030][0031]式中，m为分解层数，N为信号长度，σ为噪声信号的标准差，其求解公式为：
[0032][0033]式中，madian(
·
)为中值函数，w
1,all
为第一层的所有小波系数，0.6754为调整系数。
[0034]d利用小波阈值处理后的小波系数进行信号重构，得到(k
‑
i)个去噪信号。
[0035]五、将步骤三中的i个敏感IMF分量与步骤四中的(k
‑
i)个去噪后的非敏感IMF分量组合重构，得到完整的去噪信号
[0036]本专利技术相比现有技术具有以下优点：
[0037]本专利技术的一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，通过变分模态分解(Variational Modal Decomposition，VMD)筛选敏感本征模态函数(intrinsic mode function，IMF)，利用改进的小波阈值法对非敏感IMF分量进行去噪处理，降低变压器本体
振动信号中的噪声干扰。针对原有小波阈值去噪所存在的去噪不彻底、噪声残留、振荡等问题，本专利技术对阈值函数进行改进，既保留传统小波阈值中硬阈值函数均方误差小、软阈值函数处理平滑的优势，又克服硬阈值函数不连续、软阈值函数存在偏差的缺点。
[0038]本专利技术的一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，小波阈值的选取上，采用动态选取方式。因为噪声的小波系数随着尺度的增大而减小，所以对信号进行去噪时，不同分解层阈值的选取也应该不同，并且阈值应该随着分解尺度的增加而减少。而本专利技术所用阈值选取方式使阈值随着分解尺度而改变，分解尺度越大阈值就会相应的减少，这样就比较符合经过小波分解后不同分解层的系数在对信号和噪声的比例分布上有所不同的事实，可以增加阈值的实用性，减少小波系数阈值误断引起的偏差。
[0039]本专利技术的一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，针对变压器本体振动信号中干扰噪声的成分：低于50Hz的低频噪声和高于1000Hz的高频噪声以及白噪声，将带通滤波、VMD分解、改进的小波阈值去噪三种去噪方法结合，有效提高变压器本体振动信号去噪方法的降噪能力，提高去噪效率，同时保留原始信号中的有效信息。
附图说明
[0040]图1为改进阈值函数与传统阈值函数的对比示意图；
[0041]图2为一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法流程图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A：将经过中值滤波的变压器本体振动信号进行VMD分解，计算各IMF分量的敏感因子，利用敏感因子筛选敏感IMF分量；步骤B：改进小波阈值函数，利用改进的小波阈值函数对筛选出的非敏感IMF分量去噪；将敏感IMF分量与去噪后的非敏感IMF分量组合重构，得到完整的去噪信号。2.根据权利要求1所述的一种基于变压器振动信号敏感IMF的小波阈值去噪方法，其特征在于：步骤A包括以下步骤：一、将原始信号s(t)输入到带通滤波器中，滤除50Hz以下以及1000Hz以上的干扰信号，得到滤波信号s'(t)；二、利用VMD算法将滤波振动信号s'(t)分解为k个IMF分量；三、计算敏感因子，筛选出敏感IMF分量，具体包括：
①
计算每一个IMF分量与滤波振动信号s'(t)之间的相关系数Cf
i
；式中，μ
i
、σ
i
分别是第i个IMF分量x
i
(t)的平均值和标准差；μ和σ分别为滤波振动信号s'(t)的平均值和标准差；
②
计算各个IMF分量的敏感因子Sf
i
：
③
选择敏感IMF分量：根据(2)中计算的敏感因子Sf
i
对IMF由大到小排序，得到新的IMF序列和敏感因子序列{Sf
i
'}，计算相邻两个IMF的敏感因子之差d
i
，对应于最大差值的下标为i，则前i个IMF就是筛选出的敏感IMF分量：d
i
＝Sf
i

【专利技术属性】
技术研发人员：安滨，于柠源，张雷，丁晶，李震，任庆帅，刘丙伟，王人杰，夏苗，黎昊，王冬至，潘玉美，张鹏，刘学谦，李广韬，靳征，安琪，肖文文，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司超高压公司，
类型：发明
国别省市：