基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法技术

一种基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法，采用改进的经验模态分解算法（EMD）和多精度变分模态分解算法（VMD），本发明专利技术适用于各电压等级的电力变压器的压力传感器的信号去噪处理，可以用在变压器压力异常预警装置中去除电磁干扰影响的多精度自适应变分模式分解方法，从而滤除压力信号受到的干扰，具有较好的市场应用前景。具有较好的市场应用前景。具有较好的市场应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法


[0001]本专利技术涉及电力变压器在线监测领域，具体涉及一种基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法。

技术介绍

[0002]变压器是电力设施中的一种重要电力设备，处于长期运行过程中的变压器会因为各种原因导致故障的发生。当变压器油遭遇恶性故障时，绝缘材料和变压器油受高温或电弧作用裂解，产生大量的气体。恶性故障持续发生，油温将持续升高，故障气泡内压将不断升高，同时由于故障点附近液态绝缘油存在膨胀惰性，故障气泡与周围液态绝缘油之间的气液相界面必然产生显著的压力升高，并以压力波的形式在变压器油箱内部传播，导致油箱内部油压的整体骤升，甚至引起爆炸火灾。
[0003]此外，变压器所处的变电站设备众多，尤其是高压大电流的一次系统，在进行相关操作时，如断路器投切高压母线、空载线路、空载变压器，隔离开关拉合母线环流，以及高低压电抗器的投切操作等，都会不可避免地在设备周边产生暂态电磁场，非常容易耦合进入对电磁敏感的电子元件中，从而对运行中的二次设备产生影响，导致二次设备发生测量误差。对于变压器压力异常的监测和预警装置，内部的多个高精度压力传感器和数据处理芯片同样会受到电磁干扰的影响，然而现有的针对变压器压力异常的监测装置未考虑电磁干扰，一旦因为受到电磁干扰信号而发生误报警，将严重影响变压器运行安全。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种采用改进的经验模态分解算法(EMD)和多精度变分模态分解算法(VMD)，滤除压力信号受到的干扰的方法。
[0005]本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：
[0006]一种基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法，包括如下步骤：a)从压力传感器中采集原始信号x(t)，将原始信号x(t)转化为频域信号x(f)；
[0007]b)计算得到最优模态函数K；
[0008]c利用变分模态分解算法VMD对频域信号x(f)进行粗去噪，得到完成粗去噪的压力信号x
c
(f)；
[0009]d)使用经验模态分解算法EMD将压力信号x
c
(f)分解为N个本征模态函数，c
n
(f)为第n个本征模态函数，n＝{1,2,...,N}，N＝K，将频率最低的本征模态函数记为c
trend
；
[0010]e)计算得到加权多指标相关系数CWC，如果CWC＞P，则对应的本征模态函数c
n
(f)为有效的本征模态函数，如果CWC≤P，则对应的本征模态函数c
n
(f)为需要滤除的有噪声的本征模态函数；
[0011]f)将有效的本征模态函数c
n
(f)通过公式计算得到精细化去噪的压力信号x
f
。
[0012]优选的，步骤a)中利用快速傅里叶变换将时域的原始信号x(t)转化为频域信号x(f)。
[0013]进一步的，步骤b)包括如下步骤：
[0014]b
‑
1)频域信号x(f)的最大频率为f
m
，通过公式计算得到平均每个模态的带宽的选择范围d(K)，K为模态函数；
[0015]b
‑
2)将压力传感器采集的压力信号的幅值最大值时对应的频率记为f
d
，将压制信号幅值最大值出现前最小幅值对应的频率仅为f
n
，频率f
d
与频率f
n
之差定义为Δf
nd
，选取的模态函数K的值对应的d(K)满足d(K)∈[2Δf
nd
,3Δf
nd
]；
[0016]b
‑
3)通过公式MI(x,y)＝H(x)+H(y)
‑
H(x,y)计算得到联合函数MI(x,y)，H(x)为原始信号x(t)的信息熵函数，H(y)为中间振荡频率对应的模态函数的信息熵函数，H(x,y)为原始信号x(t)与中间振荡频率对应的模态函数的联合信息熵函数，当联合函数MI(x,y)达到最大值时，得到最优K值。
[0017]进一步的，步骤b
‑
3)中通过公式计算得到原始信号x(t)的信息熵函数H(x)，p
x
(x
i
)为概率质量函数，x
i
为第i个原始信号，通过公式计算得到中间振荡频率对应的模态函数的信息熵函数的信息熵函数H(y)，p
y
(y
j
)为概率质量函数，y
j
为第j个中间振荡频率对应的模态函数号，通过公式计算得到联合信息熵函数H(x,y)，p
xy
(x
i
,y
j
)为概率质量函数。
[0018]进一步的，步骤c)包括如下步骤：
[0019]c
‑
1)将频域信号x(f)分解为K个有限带宽的模态函数，为第k个有限带宽的模态函数，k＝{1,2,...,K}；
[0020]c
‑
2)通过公式计算得到第k个有限带宽的模态函数u
k
的振荡能力损失比e
k
，式中A
r
(x)为原始信号x(t)自身振荡频率时的频谱振幅，A
r
(u
k
)为第k个有限带宽的模态函数u
k
自身振荡频率时的频谱振幅；
[0021]c
‑
3)将振荡能力损失比e
k
和残差进行组合得到完成粗去噪的压力信号x
c
(f)。进一步的，步骤e)包括如下步骤：
[0022]e
‑
1)通过公式CWC＝wr(n)+(1
‑
w)g(n)计算得到加权多指标相关系数CWC，式中w为权重，r(n)为线性相关系数，式中Q＝
K，x
c
(q)为第q个完成粗去噪的压力信号，c
n
(q)为第q个本征模态函数，为x
c
(q)的期望，为c
n
(q)的期望，g(n)为几何相关系数，
[0023]x
c
(1)第1个完成粗去噪的压力信号，c
n
(1)第1个本征模态函数。
[0024]优选的，步骤e)中P＝0.5。
[0025]本专利技术的有益效果是：采用改进的经验模态分解算法(EMD)和多精度变分模态分解算法(VMD)，本专利技术适用于各电压等级的电力变压器的压力传感器的信号去噪处理，可以用在变压器压力异常预警装置中去除电磁干扰影响的多精度自适应变分模式分解方法，从而滤除压力信号受到的干扰，具有较好的市场应用前景。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图1对本专利技术做进一步说明。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：a)从压力传感器中采集原始信号x(t)，将原始信号x(t)转化为频域信号x(f)；b)计算得到最优模态函数K；c利用变分模态分解算法VMD对频域信号x(f)进行粗去噪，得到完成粗去噪的压力信号x
c
(f)；d)使用经验模态分解算法EMD将压力信号x
c
(f)分解为N个本征模态函数，c
n
(f)为第n个本征模态函数，n＝{1,2,...,N}，N＝K，将频率最低的本征模态函数记为c
trend
；e)计算得到加权多指标相关系数CWC，如果CWC＞P，则对应的本征模态函数c
n
(f)为有效的本征模态函数，如果CWC≤P，则对应的本征模态函数c
n
(f)为需要滤除的有噪声的本征模态函数；f)将有效的本征模态函数c
n
(f)通过公式计算得到精细化去噪的压力信号x
f
。2.根据权利要求1所述的基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法，其特征在于：步骤a)中利用快速傅里叶变换将时域的原始信号x(t)转化为频域信号x(f)。3.根据权利要求1所述的基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪方法，其特征在于，步骤b)包括如下步骤：b
‑
1)频域信号x(f)的最大频率为f
m
，通过公式计算得到平均每个模态的带宽的选择范围d(K)，K为模态函数；b
‑
2)将压力传感器采集的压力信号的幅值最大值时对应的频率记为f
d
，将压制信号幅值最大值出现前最小幅值对应的频率仅为f
n
，频率f
d
与频率f
n
之差定义为Δf
nd
，选取的模态函数K的值对应的d(K)满足d(K)∈[2Δf
nd
,3Δf
nd
]；b
‑
3)通过公式MI(x,y)＝H(x)+H(y)
‑
H(x,y)计算得到联合函数MI(x,y)，H(x)为原始信号x(t)的信息熵函数，H(y)为中间振荡频率对应的模态函数的信息熵函数，H(x,y)为原始信号x(t)与中间振荡频率对应的模态函数的联合信息熵函数，当联合函数MI(x,y)达到最大值时，得到最优K值。4.根据权利要求1所述的基于多精度变分模态分接算法的变压器压力信号去噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩明明，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：