2,…，N;結(jié)構(gòu)元素采用扁平型，其定義域Dg= -SEL/2,…，0,…，SEL/2,SEL為結(jié)構(gòu)元素 的長(zhǎng)度，取為50個(gè)采樣點(diǎn)，n與m為采樣點(diǎn)索引。累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度按下式 計(jì)算：
[0064]mg(n)=E?g(n)-E0g(n) (3)
[0065] (c)計(jì)算累積能量函數(shù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度，計(jì)算公式為：

[0070] 其中，tk表示第k個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻，mgA對(duì)應(yīng)時(shí)刻的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值； 將4作為隨機(jī)變量，mgk作為對(duì)應(yīng)的概率值，則pk為將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值作為概率計(jì)算得 到概率密度值，y為鞏的1階原點(diǎn)矩，〇 2為t!^勺2階中心矩。
[0071] 作為一種實(shí)施例，計(jì)算圖3(a)小波分解各尺度信號(hào)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)梯度波形如圖3(b)所示，計(jì)算得到dl、d2、d3、d4、d5、d6及a6尺度的陡峭度分別 為-I. 2、-I. 2、-0? 54、5. 49、3. 59、-I. 15 及-I. 26。根據(jù)各尺度波形，尺度dl、d2、d6 及a6 波形在整個(gè)時(shí)間內(nèi)幅值基本相同，故這些尺度僅包含噪聲；尺度d3、d4及d5均包含明顯的 脈沖信號(hào)，說明這些尺度包含局部放電信號(hào)。尺度d3、d4及d5包含局部放電信號(hào)，可以看 出其陡峭度明顯大于僅包含噪聲的dl、d2、d6及a6尺度。
[0072] 本步驟中所述的閾值Kt，需要通過對(duì)大量特高頻信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分析得到，具體步驟 為：
[0073] (a)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)及現(xiàn)場(chǎng)電力設(shè)備內(nèi)采集不少于20組局部放電特高頻信號(hào)；
[0074] (b)根據(jù)選取的母小波與分解層數(shù)，對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行小波多尺度分解，得到各 尺度小波系數(shù)與信號(hào)波形；對(duì)于各尺度信號(hào)，若信號(hào)波形呈現(xiàn)脈沖型，則該尺度包含局部放 電信號(hào)；若信號(hào)幅值隨時(shí)間變化不大，則該尺度僅包含噪聲信號(hào)；
[0075] (C)根據(jù)陡峭度計(jì)算方法，計(jì)算所有信號(hào)各尺度的陡峭度；
[0076] (d)根據(jù)步驟（b)中判斷各尺度是否包含局部放電信號(hào)，及步驟（C)計(jì)算的各尺度 的陡峭度，分別計(jì)算僅包含噪聲的尺度與包含局部放電信號(hào)的尺度的陡峭度范圍，選取某 一可將兩者范圍有效區(qū)分的閾值，作為步驟（3)中的比較閾值Kt。
[0077] 作為一種實(shí)施例，本發(fā)明采用步驟（1)中實(shí)驗(yàn)布置測(cè)量了 20組特高頻信號(hào)，并根 據(jù)步驟（2)對(duì)所有信號(hào)進(jìn)行小波分解，針對(duì)小波分解后各尺度信號(hào)是否含有脈沖判斷該 尺度是否含有局部放電信號(hào)，根據(jù)步驟（3)計(jì)算了所有信號(hào)小波分解后數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度 的陡峭度，如圖4所示?？梢钥闯霭植糠烹娦盘?hào)尺度的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度陡峭度范圍 為-0. 9~6,僅包含噪聲的尺度的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度陡峭度范圍為-1. 3~-0. 7,兩者數(shù)值范 圍存在相交區(qū)域-〇. 9~-0. 7,但該區(qū)域內(nèi)樣本點(diǎn)數(shù)目已經(jīng)很少，說明將閾值Kt取為-0. 8可 基本將包含局部放電尺度與噪聲尺度區(qū)分開。由于某些尺度包含較弱的局部放電信號(hào)，其 Ku與僅含噪聲尺度比較接近，因此很難得到一個(gè)可以完全區(qū)分包含局部放電尺度與僅包含 噪聲尺度的閾值。如果需要保留更多的局部放電信息，可適當(dāng)調(diào)低Kt值；若想更多地去除 噪聲，可適當(dāng)提高Kt值。
[0078] 本步驟中所述的將陡峭度與某一閾值進(jìn)行比較，若陡峭度大于該閾值認(rèn)為該尺度 包含局部放電信號(hào)，否則僅包含噪聲信號(hào)；將僅包含噪聲的尺度的小波系數(shù)置為零，包含局 部放電信號(hào)的尺度小波系數(shù)保持不變。
[0079] 作為一種實(shí)施例，以前述步驟確定的-0.8作為閾值，判斷圖1信號(hào)各尺度是 否包含局部放電信號(hào)，根據(jù)前述計(jì)算，dl、d2、d3、d4、d5、d6及a6尺度的陡峭度分別 為-I. 2、-l. 2、-0. 54、5. 49、3. 59、-l. 15 及-I. 26。尺度d3、d4 及d5 陡峭度大于閾值-0? 8， 說明其包含局部放電信號(hào)，這些尺度小波系數(shù)保持不變；dl、d2、d6及a6尺度的陡峭度小 于-0. 8,這些尺度僅包含噪聲，其小波系數(shù)置為零。
[0080] (4)根據(jù)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的局部放電特高頻信號(hào)。
[0081] 作為一種實(shí)施例，對(duì)圖2(a)所示信號(hào)加入信噪比為-3dB的白噪聲，并分別采用 傳統(tǒng)小波分解閾值去噪與小波分解二值去噪方法對(duì)其進(jìn)行去噪。圖5(a)為檢測(cè)到的特高 頻信號(hào)、加入信噪比為_3dB白噪聲后的特高頻信號(hào)、傳統(tǒng)小波分解閾值去噪后的特高頻信 號(hào)及小波分解二值去噪后的特高頻信號(hào)波形?？梢钥闯觯瑐鹘y(tǒng)小波分解閾值去噪去掉了全 部噪聲；小波分解二值去噪將原始峰-峰值〇. 012V的噪聲降低為0. 005V，去除了大部分噪 聲。圖5(b)為原始采集的信號(hào)、傳統(tǒng)小波分解去噪后信號(hào)及小波分解二值去噪后信號(hào)波形 在-5ns-10ns時(shí)間內(nèi)對(duì)比圖，分析了去噪前后特高頻信號(hào)波形的變化及去噪對(duì)信號(hào)起始時(shí) 刻的影響，可以看出小波分解二值去噪對(duì)信號(hào)波形畸變很小，對(duì)信號(hào)起始時(shí)刻影響較?。粋?統(tǒng)小波分解閾值去噪后信號(hào)波形畸變嚴(yán)重，造成信號(hào)起始時(shí)刻誤差增大。
[0082]為了進(jìn)一步說明本發(fā)明提出的小波分解二值去噪算法的有益效果，本發(fā)明同時(shí)利 用兩個(gè)不同位置的特高頻傳感器測(cè)量局部放電信號(hào)，根據(jù)局部放電源與兩個(gè)傳感器位置的 距離差及傳播速度，可計(jì)算出信號(hào)真實(shí)時(shí)間差。本發(fā)明通過檢測(cè)得到的特高頻信號(hào)確定時(shí) 間差，具體步驟為：利用小波分解算法進(jìn)行對(duì)特高頻信號(hào)進(jìn)行去噪，利用累積能量拐點(diǎn)法確 定信號(hào)之間的時(shí)間差。圖6為利用某次測(cè)量原始信號(hào)、傳統(tǒng)小波分解去噪后信號(hào)及小波二 值分解去噪后信號(hào)確定的時(shí)間差值，可以看出傳統(tǒng)小波分解去噪后確定的時(shí)間差與真實(shí)時(shí) 間差-2. 55ns相差極大，而小波二值分解去噪后確定的時(shí)間差與真實(shí)時(shí)間差-2. 55ns最接 近，且受噪聲水平的影響較小。
[0083]本領(lǐng)域的技術(shù)人員容易理解，以上所述僅作為本發(fā)明的實(shí)施案例，并不用以限制 本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所做的任何修改、替換或變更，均應(yīng)包含在本發(fā)明的 保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征在于，包括如下步驟： 1) 在被檢測(cè)的電力設(shè)備上安裝局部放電特高頻傳感器，利用檢測(cè)設(shè)備采集局部放電特 高頻信號(hào)； 2) 選取與局部放電特高頻信號(hào)波形相似的母小波，設(shè)置分解層數(shù)，對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn) 行小波多尺度分解，得到各尺度小波系數(shù)與信號(hào)波形； 3) 以減小局部放電特高頻信號(hào)波形畸變?yōu)槟繕?biāo)，對(duì)小波分解系數(shù)進(jìn)行處理，具體方 法為：計(jì)算各尺度信號(hào)累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度 Ku;將各尺度信號(hào)的陡峭度與某一閾值&進(jìn)行比較，若陡峭度大于該閾值，該尺度包含局部 放電信號(hào)，否則僅包含噪聲信號(hào)；將僅包含噪聲的尺度的小波系數(shù)置為零，包含局部放電信 號(hào)的尺度的小波系數(shù)保持不變； 4) 根據(jù)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的局部放電特高頻信號(hào)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征 在于，步驟2)所述的選取與局部放電特高頻信號(hào)波形相似的母小波，為db系列與sym系列 母小波。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征 在于，步驟2)所述的設(shè)置分解層數(shù)為5~20層。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征 在于，步驟2)所述的對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行小波多尺度分解，具體為采用Mallat多尺度算法 進(jìn)行小波分解。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征 在于，步驟3)所述的計(jì)算各尺度信號(hào)累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 梯度的陡峭度，包括以下步驟： (a) 若第i個(gè)尺度的信號(hào)SU1 (t)，求取該信號(hào)的累積能量函數(shù)：其中，E(tk)為tk時(shí)刻的累積能量函數(shù)值，N為信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)，t,為第j個(gè)采樣點(diǎn)對(duì) 應(yīng)的時(shí)刻；為了去除信號(hào)幅度的影響，將累積能量函數(shù)除以總累積能量進(jìn)行歸一化； (b) 求取累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算為腐蝕與膨脹，若累 積能量函數(shù)為E，則E關(guān)于結(jié)構(gòu)元素g的膨脹E?g和腐蝕E?g分別定義為： E十g(n) =max{E(n-m)+g(m) | (n-m)GDE，mGDg} (2) E?g(n) =min{E(n+m)-g(m)I(n+m)GDE，mGDg} 式中，DE、Dg分別為累積能量函數(shù)E及結(jié)構(gòu)元素g的定義域，定義域?yàn)镈E= 1，2,???，N; 結(jié)構(gòu)元素采用扁平型，其定義域Dg= -SEL/2,…，0,…，SEL/2,SEL為結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度，取為 50個(gè)采樣點(diǎn)，n與m為采樣點(diǎn)索引；累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度為膨脹與腐蝕運(yùn)算之 差： mg(n) =E?g(n)-E0g(n) (3) (c) 計(jì)算累積能量函數(shù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度Ku，計(jì)算公式為：其中，tk表示第k個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻，mg,為對(duì)應(yīng)時(shí)刻的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值；將" 作為隨機(jī)變量，mgk作為對(duì)應(yīng)的概率值，則pk為將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度數(shù)值作為概率計(jì)算得到概 率密度值，y為1^的1階原點(diǎn)矩，〇 2為t!^勺2階中心矩。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，其特征 在于，步驟3)所述的閾值Kt，通過對(duì)大量特高頻信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分析得到，具體步驟為： (a) 在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)及現(xiàn)場(chǎng)電力設(shè)備內(nèi)采集不少于20組局部放電特高頻信號(hào)； (b) 根據(jù)選取的母小波與分解層數(shù)，對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行小波多尺度分解，得到各尺度 小波系數(shù)與信號(hào)波形；對(duì)于各尺度信號(hào)，若信號(hào)波形呈現(xiàn)脈沖型，則該尺度包含局部放電信 號(hào)；若信號(hào)幅值隨時(shí)間變化不大，則該尺度僅包含噪聲信號(hào)； (c) 根據(jù)陡峭度計(jì)算方法，計(jì)算所有信號(hào)各尺度的陡峭度； (d) 根據(jù)步驟（b)中判斷各尺度是否包含局部放電信號(hào)，及步驟（c)計(jì)算的各尺度的陡 峭度，分別計(jì)算僅包含噪聲的尺度與包含局部放電信號(hào)的尺度的陡峭度范圍，選取某一可 將兩者范圍有效區(qū)分的閾值，作為步驟3)中的比較閾值Kt。
【專利摘要】本發(fā)明局部放電特高頻信號(hào)波形的小波分解二值去噪方法，包括：1)在被檢測(cè)的電力設(shè)備上安裝局部放電特高頻傳感器，利用檢測(cè)設(shè)備采集局部放電特高頻信號(hào)；2)根據(jù)選取的母小波與分解層數(shù)，對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，得到各尺度小波系數(shù)與信號(hào)波形；3)以減小局部放電信號(hào)波形畸變?yōu)槟繕?biāo)，對(duì)小波分解系數(shù)進(jìn)行處理：計(jì)算各尺度信號(hào)累積能量函數(shù)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度，并計(jì)算數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度的陡峭度；將陡峭度與某一閾值進(jìn)行比較，若陡峭度大于該閾值認(rèn)為該尺度包含局部放電信號(hào)，該尺度小波系數(shù)保持不變；否則該尺度僅包含噪聲信號(hào)，將其小波系數(shù)置為零；4)根據(jù)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的局部放電特高頻信號(hào)。
【IPC分類】G01R31/12, G06F19/00
【公開號(hào)】CN105223482
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510697143
【發(fā)明人】朱明曉, 張家寧, 鄧軍波, 張冠軍, 劉孝為, 郭安祥
【申請(qǐng)人】西安交通大學(xué), 國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)陜西省電力公司電力科學(xué)研究院
【公開日】2016年1月6日
【申請(qǐng)日】2015年10月22日