CN110516645A - 一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 - Google Patents
一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110516645A CN110516645A CN201910819141.9A CN201910819141A CN110516645A CN 110516645 A CN110516645 A CN 110516645A CN 201910819141 A CN201910819141 A CN 201910819141A CN 110516645 A CN110516645 A CN 110516645A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matrix
- specifically
- acoustic signal
- mask
- opt
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 83
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims abstract description 25
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 10
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 claims 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 5
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 229910000976 Electrical steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/08—Feature extraction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Algebra (AREA)
- Marketing (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
Abstract
本发明的实施例公开一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统，所述方法包括：步骤1，输入实测的振声信号序列S；步骤2，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
Description
技术领域
本发明涉及电力领域，尤其涉及一种变压器振声信号的滤波方法和系统。
背景技术
随着智能电网的高速发展，电力设备安全稳定运行显得尤其重要。目前，对超高压及以上电压等级的电力设备开展运行状态检测，尤其是对异常状态的检测显得愈加重要和迫切。电力变压器作为电力系统的重要组成部分，是变电站中最重要的电气设备之一，其可靠运行关系到电网的安全。一般而言，变压器的异常状态可分为铁芯异常与绕组异常。铁芯异常主要表现为铁芯饱和，绕组异常通常包括绕组变形、绕组松动等。
变压器异常状态检测的基本原理是提取变压器运行中的各特征量，分析、辨识并跟踪特征量以此监测变压器的异常运行状态。检测方法按照接触程度可分为侵入式检测和非侵入式检测；按照是否需停机检测可分为带电检测和停电检测；按照检测量类型可以分为电气量法和非电气量法等。相比而言，非侵入式检测可移植性强，安装更方便；带电检测不影响变压器运行；非电气量法与电力系统无电气连接，更为安全。当前变压器运行状态的常用检测方法中，包括检测局部放电的脉冲电流法和超声波检测法、检测绕组变形的频率响应法以及检测机械及电气故障的振动检测法等。这些检测方法主要检测变压器绝缘状况及机械结构状况，其中以变压器振动信号(振声)的检测最为全面，对于大部分变压器故障及异常状态均能有所反应。
变压器在运行过程中，铁芯硅钢片的磁致伸缩与绕组电动力引起的振动会向四周辐射不同幅值和频率的振声信号。变压器正常运行时对外发出的是均匀的低频噪声；如果发出不均匀声音，则属不正常现象。变压器在不同运行状态下会发出有区别性的声音，可通过对其发出声音的检测，掌握变压器的运行状况。值得关注的是，对变压器不同运行状态下发出声音的检测不仅可以检测很多种引起电气量变化的严重故障，还可以检测许多并未危及绝缘的没有引起电气量变化的异常状态，比如变压器内外部零部件松动等。
由于振声检测方法利用了变压器发出的震动信号，很容易受到环境噪声的影响，因此如何有效地识别振声与噪声，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统，所提出的方法利用了变压器振声信号、脉冲噪声以及背景噪声来自不同信源的特性，根据掩码算子性质实现背景噪声(包括异常点)和脉冲噪声的分离和滤除。所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算也较为简单。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法，包括：
步骤1，输入实测的振声信号序列S；
步骤2，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波系统，包括：
获取模块，输入实测的振声信号序列S；
滤波模块，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
虽然变压器振声检测方法在变压器运行状态监测中有着广泛的应用，且技术相对成熟，但是由于振声检测方法利用了变压器发出的振动信号，很容易受到环境噪声的影响，所以此方法在实际工作环境中应用时常常得不到令人满意的结果。
本发明的目的是提供一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统，所提出的方法利用了变压器振声信号、脉冲噪声以及背景噪声来自不同信源的特性，根据掩码算子性质实现背景噪声(包括异常点)和脉冲噪声的分离和滤除。所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算也较为简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统结构示意图；
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法的流程示意图
图1为本发明一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法具体包括以下步骤：
步骤1，输入实测的振声信号序列S；
步骤2，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
所述步骤2之前，所述方法还包括：
步骤3，求取所述掩码算子C、最佳预测矢量mOPT、成形矩阵B、系统矩阵L和混叠矩阵
所述步骤3包括：
步骤301，求取延迟矩阵D，具体为：
其中：
01×N:1×N维的零矢量
步骤302，求取所述混叠矩阵具体为：
其中：
D-1：矩阵D的逆矩阵
步骤303，求取所述成形矩阵B，具体为：
其中：
D-T：矩阵D的逆矩阵的转置矩阵
I：单位矩阵
步骤304，求取所述系统矩阵L，具体为：
L＝[B+D]-1
其中：
[B+D]-1：矩阵[B+D]的逆矩阵
步骤305，求取掩码算子C，具体为：
步骤306，求取所述最佳预测矢量mOPT，具体为：
第一步：初始化，具体为：
m1＝S：预测矢量
k＝1：迭代控制参数；
第二步：更新，具体为：
第三步：迭代终止，具体为
迭代控制参数k加1，重复执行第二步，直至相邻两次迭代结果的差值小于0.001为止，此时k＝K，mOPT＝mK。
图2一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波系统的结构意图
图2为本发明一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波系统的结构示意图。如图2所示，所述一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波系统包括以下结构：
获取模块401，输入实测的振声信号序列S；
滤波模块402，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
所述的系统，还包括：
计算模块403，求取所述掩码算子C、最佳预测矢量mOPT、成形矩阵B、系统矩阵L和混叠矩阵
所述计算模块403，包括下列单元，具体为：
延迟单元4031，求取延迟矩阵D，具体为：
其中：
01×N:1×N维的零矢量
第一计算单元4032，求取所述混叠矩阵具体为：
其中：
D-1：矩阵D的逆矩阵
第二计算单元4033，求取所述成形矩阵B，具体为：
其中：
D-T：矩阵D的逆矩阵的转置矩阵
I：单位矩阵
第三计算单元4034，求取所述系统矩阵L，具体为：
L＝[B+D]-1
其中：
[B+D]-1：矩阵[B+D]的逆矩阵
第四计算单元4035，求取掩码算子C，具体为：
其中：
阈值
m：信号序列S的均值
σ：信号序列S的方差
迭代单元4036，求取所述最佳预测矢量mOPT，具体为：
第一步：初始化，具体为：
m1＝S：预测矢量
k＝1：迭代控制参数；
第二步：更新，具体为：
第三步：迭代终止，具体为
迭代控制参数k加1，重复执行第二步，直至相邻两次迭代结果的差值小于0.001为止，此时k＝K，mOPT＝mK。
下面提供一个具体实施案例，进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示，具体包括以下步骤：
1.输入实测的振声信号序列
S＝[s1,s2,…,sN-1,sN]
其中：
S：实测的PLC信号数据序列，长度为N
si,i＝1,2,…,N:序号为i的实测PLC信号
2.求取延迟矩阵
其中：
01×N:1×N维的零矢量
3.求取混叠矩阵
其中：
D-1：矩阵D的逆矩阵
4.求取成形矩阵
其中：
D-T：矩阵D的逆矩阵的转置矩阵
I：单位矩阵
5.求取系统矩阵
L＝[B+D]-1
其中：
[B+D]-1：矩阵[B+D]的逆矩阵
6.求取掩码算子
其中：
阈值
m：信号序列S的均值
σ：信号序列S的方差
7.求取最佳预测矢量
第一步：初始化，具体为：
m1＝S：预测矢量
k＝1：迭代控制参数；
第二步：更新，具体为：
第三步：迭代终止，具体为
迭代控制参数k加1，重复执行第二步，直至相邻两次迭代结果的差值小于0.001为止，此时k＝K，mOPT＝mK。
8.滤波
根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (5)
1.一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法，其特征在于，包括：
步骤1，输入实测的振声信号序列S；
步骤2，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2之前，所述方法还包括：
步骤3，求取所述掩码算子C、最佳预测矢量mOPT、成形矩阵B、系统矩阵L和混叠矩阵
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤301，求取延迟矩阵D，具体为：
其中：
01×N:1×N维的零矢量
步骤302，求取所述混叠矩阵具体为：
其中：
D-1：矩阵D的逆矩阵
步骤303，求取所述成形矩阵B，具体为：
其中：
D-T：矩阵D的逆矩阵的转置矩阵
I：单位矩阵
步骤304，求取所述系统矩阵L，具体为：
L＝[B+D]-1
其中：
[B+D]-1：矩阵[B+D]的逆矩阵
步骤305，求取掩码算子C，具体为：
步骤306，求取所述最佳预测矢量mOPT，具体为：
第一步：初始化，具体为：
m1＝S：预测矢量
k＝1：迭代控制参数；
第二步：更新，具体为：
第三步：迭代终止，具体为
迭代控制参数k加1，重复执行第二步，直至相邻两次迭代结果的差值小于0.001为止，此时k＝K，mOPT＝mK。
4.一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波系统，其特征在于，包括：
获取模块，输入实测的振声信号序列S；
滤波模块，根据掩码算子性质对所述信号序列S进行滤除噪声处理，滤除噪声后的信号序列分为两部分：SSI和SIM；具体为，SSI为振声信号；SIM为脉冲噪声。其中，C为掩码算子；mOPT为最佳预测矢量；B为成形矩阵；L为系统矩阵；为混叠矩阵。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括：
计算模块，求取所述掩码算子C、最佳预测矢量mOPT、成形矩阵B、系统矩阵L和混叠矩阵
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910819141.9A CN110516645A (zh) | 2019-08-31 | 2019-08-31 | 一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910819141.9A CN110516645A (zh) | 2019-08-31 | 2019-08-31 | 一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110516645A true CN110516645A (zh) | 2019-11-29 |
Family
ID=68629980
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910819141.9A Withdrawn CN110516645A (zh) | 2019-08-31 | 2019-08-31 | 一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110516645A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112327084A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-05 | 华北电力大学 | 一种利用等距变换的变压器运行状态振声检测方法和系统 |
-
2019
- 2019-08-31 CN CN201910819141.9A patent/CN110516645A/zh not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112327084A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-05 | 华北电力大学 | 一种利用等距变换的变压器运行状态振声检测方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3100757B2 (ja) | 監視診断装置 | |
| Barzegaran et al. | Fault diagnosis of the asynchronous machines through magnetic signature analysis using finite-element method and neural networks | |
| CN110031089A (zh) | 一种变压器运行状态振声检测信号的滤波方法和装置 | |
| CN110161344A (zh) | 基于尺度分解的变压器振声检测信号滤波方法和系统 | |
| CN110703149B (zh) | 一种利用字符间距的变压器运行状态振声检测方法和系统 | |
| CN110516645A (zh) | 一种利用掩码算子的变压器振声信号滤波方法和系统 | |
| CN110161351B (zh) | 一种振荡波下变压器绕组故障试验系统和诊断方法 | |
| Chanda et al. | A wavelet multiresolution-based analysis for location of the point of strike of a lightning overvoltage on a transmission line | |
| CN110286287A (zh) | 一种基于小波变换的变压器运行状态振声检测信号滤波方法和系统 | |
| CN110514295A (zh) | 一种利用svd分解的变压器运行状态振声检测信号滤波方法和系统 | |
| CN110286289A (zh) | 一种利用低秩矩阵恢复的变压器运行状态振声检测信号滤波方法和系统 | |
| CN110017894A (zh) | 变压器运行状态振声检测中随机噪声的滤除方法和装置 | |
| CN110703145B (zh) | 一种利用多优化理论的变压器振声信号重构方法和系统 | |
| CN110320435A (zh) | 一种利用数据正则化的变压器运行状态振声检测信号重构方法和系统 | |
| Faisal et al. | Prediction of incipient faults in underground power cables utilizing S-transform and support vector regression | |
| CN106124989A (zh) | 基于诊断模型的透平发电机转子绕组故障诊断方法及装置 | |
| CN110545086A (zh) | 一种利用全局优化的变压器振声信号滤波方法和系统 | |
| CN110161363A (zh) | 基于主频表征量的变压器运行状态振声检测方法和系统 | |
| CN110286291A (zh) | 一种利用主成分的变压器运行状态振声检测方法和系统 | |
| Balan et al. | Monitoring power breakers using vibro acoustic techniques | |
| CN110161362A (zh) | 基于投影空间的变压器运行状态振声检测方法和系统 | |
| CN110514917A (zh) | 一种利用稀疏矩阵恢复的变压器运行状态振声检测信号滤波方法和系统 | |
| CN110646691B (zh) | 一种利用拉伸变换的变压器振声信号滤波方法和系统 | |
| CN110320433A (zh) | 变压器异常状态振声检测的信号滤波方法和装置 | |
| CN110837013A (zh) | 一种利用稀疏字典表示的变压器状态振声检测信号重构方法和系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20191129 |