CN105044478A

CN105044478A - 一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法

Info

Publication number: CN105044478A
Application number: CN201510437952.4A
Authority: CN
Inventors: 伍发元; 徐锐; 蔡俊; 梅重民; 方铭; 刘平
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Priority date: 2015-07-23
Filing date: 2015-07-23
Publication date: 2015-11-11
Anticipated expiration: 2035-07-23
Also published as: CN105044478B

Abstract

一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，包括以下步骤：（1）对多通道含噪信号做分帧、加窗处理；（2）采用小波包分解技术进行信号去噪；（3）对多通道信号计算可听噪声的能量统计分布特征参数，并获得功率密度谱；（4）对功率密度谱进行反变换得到输电线路的可听噪声信号。本发明利用小波包分解去噪和奇异值分解的能量统计分布特征方法，在消除大量噪声的同时，又尽可能的避免了对源强信号的损伤，具有良好的消噪和源强提取效果。本发明用于提取出输电线路的声源信号，可广泛应用于噪声环境下的源强筛选。

Description

一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法

技术领域

本发明涉及一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，属噪声技术领域。

背景技术

为了满足经济社会可持续发展用电需要，电网建设规模不断扩大，电压等级不断提高，高压输电已成为城市运行的必要措施。输电线路运行时产生的可听噪声是由导线表面的电晕放电产生的一种人耳能直接听得见的噪声，其几乎没有纯音部分，全部为宽频带噪声。这种噪声可能会使得输电线路附近的居民或工作人员感到烦躁和不安。随着电压等级不断升高，电晕放电产生的可听噪声越来越明显，对环境的影响越来越大，已经成为输电线路建设和运行时必须考虑的因素。

充分研究电晕放电可听噪声的本质性质，找出其特性规律，分析输电线路的可听噪声频谱特性以及其与电晕放电的关联特性，能为采用更有效的方法将电晕放电的可听噪声水平控制在合理的范围内提供依据。

传统的可听噪声可以通过现场测试和理论预测得到。理论预测是从线路构造来预测输电线路可听噪声数值，这些公式大多来源于国外研究的经验计算公式，例如美国EPRI线路噪声计算公式等，但这些理论计算结果常常由于线路材料的升级和制备工艺的改进而发生偏差，从而与实际运行线路仍有差异。另外，现场气候环境、导线制造技术与工艺与国外也存在差别，从而无法满足现实条件下的预测要求。

而现场测试方法中背景噪声的影响决定了测试结构的好坏。然而，目前国内外对输电线路噪声测量和评价指标如倍频程特性、A计权声压级等均是在噪声频域下制定的，反映的是电晕放电一段时间内的综合效应，无法剔除背景噪声，从而难以揭示可听噪声的本质特性。因此必须寻求一种在输电线路的可听噪声原始信号中提取可听噪声的方法，以便对输电线路的可听噪声进行评价。

通过时域测量的可听噪声波形，可以实时观测到背景噪声的变化，借助于信号分析方法，可以有效地实现背景噪声的剔除，以便掌握更为准确的直流电晕放电产生的可听噪声的特性。并且借助可听噪声频域处理方法，可以通过噪声的时域信号获得其频域特征。

发明内容

本发明的目的是，为解决高压输电线路可听噪声准确实测较为困难的问题，本发明提出一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法。

实现本发明的技术方案是，一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，包括以下步骤：

(1)对多通道含噪信号做分帧、加窗处理；

(2)采用小波包分解技术进行信号去噪；

(3)对多通道信号计算可听噪声的能量统计分布特征参数，并得到功率密度谱；

(4)对功率密度谱进行反变换得到输电线路的可听噪声信号。

所述加窗处理，是对当前帧的M通道信号x_i(t),(i＝1,2,…M)做加窗处理，窗函数可以是矩形窗或hamming窗；帧长选择范围为1-1.5秒，每一通道的前后帧的重叠长度为0.5-0.75秒。

所述采用小波包分解技术进行信号去噪方法为：采用小波包分解技术进行信号去噪，调节去噪阈值进行针对性去噪；

利用小波包变换对每一个通道信号进行多层分解，得到第j层上第k个小波包分解系数为d_j(k)；设定阈值：

λ = \sqrt{2 \ln L} σ_{n}

其中，L为每一层的信号长度，σ_n为噪声信号的标准差；把分解后的每一层信号利用该阈值按下式进行去噪：

{\hat{d}}_{j} (k) = \{\begin{matrix} {γd}_{j} (k) + (1 - γ) sgn (d_{j} (k)) (| d_{j} (k) | - λ), & | d_{j} (k) | > λ \\ sgn (d_{j} (k)) {(d_{j} (k))}^{4} / λ^{3}, & | d_{j} (k) | \leq λ \end{matrix}

其中，α＞0，α值可根据信号特点确定；去噪后通过小波包重构算法得到去除背景噪声的信号

所述获得功率密度谱的方法为：

对多通道信号计算互相关函数矩阵的奇异值分解，得到各噪声源在各通道上的能量来分布，提取N个最大奇异值进行矩阵重构，得到的能量统计分布特征参数，对其自相关函数变换得到可听噪声功率密度谱。

对当前帧加窗后的M通道信号两两之间做互相关运算，得到互相关矩阵R；

对互相关矩阵R进行奇异值分解，得到奇异值，得到N个奇异值及其对应的特征向量，并利用这N个奇异值及对应的特征向量进行重构得到互相关矩阵

得到最大奇异值对应的互相关函数对其进行FFT变换，得到功率密度谱

根据设置的功率谱统计数N₀，对连续N₀帧做上述处理得到的功率密度谱进行统计平均，得到一个能量统计平均的功率密度谱。

本发明的有益效果是，本发明利用小波包分解去噪和奇异值分解的能量统计分布特征方法，在消除大量噪声的同时，又尽可能的避免了对源强信号的损伤，具有良好的消噪和源强提取效果。本发明用于提取出输电线路的声源信号，可广泛应用于噪声环境下的源强筛选。

附图说明

图1为本发明实现可听噪声提取的方框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施步骤，对本发明做进一步详细描述。

本实施例一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，包括以下步骤：

(1)对多通道含噪信号做分帧、加窗处理；

(2)采用小波包分解技术进行信号去噪；

(4)对功率密度谱进行反变换得到输电线路的可听噪声信号。

本实施例对当前帧的M通道信号x_i(t),(i＝1,2,…M)做加窗处理，窗函数可以是矩形窗或hamming窗；帧长选择范围为1-1.5秒，每一通道的前后帧的重叠长度为0.5-0.75秒。

本实施例利用小波包变换对每一个通道信号进行多层分解，得到第j层上第k个小波包分解系数为d_j(k)；设定阈值：

λ = \sqrt{2 \ln L} σ_{n}

其中，L为每一层的信号长度，σ_n为噪声信号的标准差。把分解后的每一层信号利用该阈值按下式进行去噪：

{\hat{d}}_{j} (k) = \{\begin{matrix} {γd}_{j} (k) + (1 - γ) sgn (d_{j} (k)) (| d_{j} (k) | - λ), & | d_{j} (k) | > λ \\ sgn (d_{j} (k)) {(d_{j} (k))}^{4} / λ^{3}, & | d_{j} (k) | \leq λ \end{matrix}

其中，α＞0，α值可根据信号特点确定。去噪后通过小波包重构算法得到去除背景噪声的信号去噪效果评价体系主要有三个参数决定：

脉冲幅值减小

R_{A R} = \frac{x_{m a x} - {\hat{x}}_{\max}}{x_{\max}} \times 100 %

信噪比：

R_{S N R} = 10 l o g \frac{Σ_{m = 1}^{L} {\hat{x}}^{2} (m)}{Σ_{m = 1}^{L} {[x (m) - \hat{x} (m)]}^{2}}

信号畸变程度(即互相关)：

R_{X Y} = Σ_{m = 1}^{L - n} x (m) \hat{x} (m + n)

其中，x(m)和分别是原始信号和小波包去噪后的信号，去噪后的信号幅值减小得越小，信噪比越高，且相关系数接近于1，则降噪效果越好。可参考选择三个阈值分别为：6％，10dB，0.98。

根据现场环境的频率分布特点，利用小波包分解后每一层信号所对应的频率范围进行去噪，对去噪后的小波包分解系数进行信号重构。

对当前帧加窗后的M通道信号两两之间做互相关运算，得到互相关矩阵R：

其中R_ij为x_i(t)和x_j(t)的互相关函数。

对功率密度谱进行A计权，然后进行FFT逆变换得到输电线路的可听噪声信号。

Claims

1.一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)对多通道含噪信号做分帧、加窗处理；

(2)采用小波包分解技术进行信号去噪；

(3)对多通道信号计算可听噪声的能量统计分布特征参数，并获得功率密度谱；

(4)对功率密度谱进行反变换得到输电线路的可听噪声信号。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，其特征在于，所述加窗处理，是对当前帧的M通道信号做加窗处理，窗函数可以是矩形窗或hamming窗；帧长选择范围为1-1.5秒，每一通道的前后帧的重叠长度为0.5-0.75秒。

3.根据权利要求1所述的一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，其特征在于，所述采用小波包分解技术进行信号去噪方法为：采用小波包分解技术进行信号去噪，调节去噪阈值进行针对性去噪；

λ = \sqrt{2 \ln L} σ_{n}

{\hat{d}}_{j} (k) = \{\begin{matrix} {γd}_{j} (k) + (1 - γ) sgn (d_{j} (k)) (| d_{j} (k) | - λ), & | d_{j} (k) | > λ \\ sgn (d_{j} (k)) {(d_{j} (k))}^{4} / λ^{3}, & | d_{j} (k) | \leq λ \end{matrix}

4.根据权利要求1所述的一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，其特征在于，所述获得功率密度谱的方法为：

对多通道信号计算互相关函数矩阵的奇异值分解，得到各噪声源在各通道上的能量来分布，提取N个最大奇异值进行矩阵重构，得到的能量统计分布特征参数，对其自相关函数变换得到可听噪声功率密度谱；

5.根据权利要求1所述的一种输电线路可听噪声的多通道信号提取方法，其特征在于，所述可听噪声信号，通过对功率密度谱进行A计权，然后进行FFT逆变换得到。