频率切片小波变换在局部放电信号分析中的应用
本文关键词： 局部放电 非平稳过程 时频细化分析 频率切片小波变换 重构 σ准则 不确定性原理 出处：《高电压技术》2015年07期 论文类型：期刊论文
【摘要】：在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性。为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,提出一种基于频率切片小波变换的局放信号时频分析新方法。首先根据Heisenberg不确定性原理选择时频聚集性最佳的频率切片函数,利用频率切片小波变换获取局放信号的时频分布,突出信号非平稳特征,再根据噪声信号能量与局放信号能量时频分布的差异,选择时频细化区域重构分离出局放信号,结合3σ准则及窄带干扰抑制方法进一步消噪。仿真和实测信号的处理结果表明,与S变换相比,频率切片小波变换具有更高的时频分辨率和任意频带信号提取的灵活性,能够细腻刻画信号的非平稳过程;将时频信息融入局放信号噪声干扰抑制,信号能量损失和波形畸变较小,有利于后续局放信号的模式识别和机理研究。
[Abstract]:In the time-frequency analysis of partial discharge signals of power equipment, when the frequency of signal to noise ratio is low or the frequency of periodic narrowband interference overlaps with the frequency band of partial discharge signals, the accuracy of extracting time-frequency features of signals will be affected. Therefore, the frequency slice wavelet transform has the advantage of free division of time-frequency surface. A new time-frequency analysis method for partial discharge signal based on frequency slice wavelet transform is proposed. Firstly, according to the principle of Heisenberg uncertainty, the best frequency slice function is selected, and the time-frequency distribution of partial discharge signal is obtained by using frequency slice wavelet transform. According to the difference of time-frequency distribution between noise signal energy and partial discharge signal energy, the time-frequency thinning region is selected to reconstruct and separate the outgoing signal. Combined with 3 蟽 criterion and narrowband interference suppression method, the processing results of simulated and measured signals show that compared with S-transform, the frequency slice wavelet transform has higher time-frequency resolution and more flexibility in extracting arbitrary frequency band signals. It can describe the non-stationary process of the signal in detail, integrate the time-frequency information into the noise interference suppression of PD signal, and reduce the energy loss and waveform distortion of the signal, which is beneficial to the pattern recognition and mechanism study of subsequent PD signal.
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;国网天津市电力公司;
【基金】：国家自然科学基金(51307020) 东北电力大学研究生创新基金(Y2014002)~~
【分类号】：TM855
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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，本文编号：1539930
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