CN114690003A - 一种基于eemd的局放信号降噪方法 - Google Patents

一种基于eemd的局放信号降噪方法 Download PDF

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Abstract

本发明申请公开了一种基于EEMD的局放信号降噪方法，包括：S1.对采集到的信号确定求集成平均的次数N和噪声的幅度A，原始的PD信号x(t)添加白噪声ni(t)得到含噪PD信号为xi(t)＝x(t)+ni(t)；S2.对xi(t)做EMD分解，得到IMF分量为
Figure DDA0003557206030000011
并对N次IMF分量求平均得到最终的EEMD分解结果；S3.得到最后的残差为
Figure DDA0003557206030000012
S4.利用折中的阈值处理函数对IMFs进行阈值处理获得去噪后的IMFs分量，然后再通过去噪后的IMFs分量和残差进行重构合成降噪后的PD信号；本基于EEMD的局放信号降噪方法，采用改进的EEMD算法在一定程度上减小了模态混叠效应；该方法不存在类似小波变换需要选择小波基及小波分解层数的难题；对各层IMF均进行阈值处理，降噪效果明显提高。

Description

一种基于EEMD的局放信号降噪方法
技术领域
本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于EEMD的局放信号降噪方法。
背景技术
局部放电(Partial Discharge，PD)作为气体开关绝缘设备(Gas InsulatedSwitchgear，GIS)绝缘缺陷的重要表征，准确及时地采集到高质量的PD信号对于PD监测设备来说至关重要，也是衡量PD监测设备优劣的重要原因。然而绝缘缺陷类型通常分为金属尖端、自由颗粒、悬浮、空穴等，不同的放电类型所产生的PD信号脉冲波形也不尽相同。优秀的PD监测设备不仅需要及时准确的采集到 PD信号脉冲，还应该对于采集到的局部放电信号进行分类，然而局部放电监测设备在现场复杂的环境下常存在无线通信的窄带干扰和电路中固有的白噪声干扰等。这些干扰信号的存在不仅会影响监测系统的响应速度也会造成多源局放分类的困难。因此，寻找一种有效的针对PD信号的降噪算法非常重要。
发明内容
本发明针对目前局部放电信号染噪的问题，提出了一种针对PD信号的EEMD 噪声抑制算法。EEMD算法相对于传统的EMD算法，在一定程度上改善了模态混叠现象，针对每一层的IMF分量采取相应的阈值，通过对各个IMF分量进行阈值处理后再重构，从而得到降噪后的PD信号。
为达到以上目的，提供如下方案：
一种基于EEMD的局放信号降噪方法，包括：
S1.对采集到的信号确定求集成平均的次数N和噪声的幅度A，原始的PD
信号x(t)添加白噪声ni(t)得到含噪PD信号为xi(t)＝x(t)+ni(t)；
S2.对xi(t)做EMD分解，得到IMF分量为
Figure BDA0003557206010000021
并对N次IMF 分量求平均得到最终的EEMD分解结果；
S3.得到最后的残差为
Figure BDA0003557206010000022
S4.利用折中的阈值函数对IMFs进行阈值处理获得去噪后的IMFs分量，然后再通过去噪后的IMFs分量和残差进行重构合成降噪后的PD信号。
进一步，阈值函数如下：
Figure BDA0003557206010000023
本发明的优点在于：本基于EEMD的局放信号降噪方法，采用改进的EEMD 算法在一定程度上减小了模态混叠效应；该方法不存在类似小波变换需要选择小波基及小波分解层数的难题；对各层IMF均进行阈值处理，降噪效果明显提高。
附图说明
图1为本发明的算法流程图；
图2为原始的局部信号放电图；
图3为含早局部放电信号图；
图4为本发明含噪PD信号EEMD分解示意图；
图5为本发明降噪前后PD信号对比图。
具体实施方式
如图1至图5所示，发明用于提供一种基于EEMD算法的PD信号噪声抑制算法，为了使本发明的技术实现方案及效果更加清晰、明确，下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述。
为验证该方法的性能，人工利用MATLAB产生含有噪声的PD信号。此处，使用单指数衰减振荡脉冲和双指数衰减振荡脉冲来模拟PD信号。它们的数学表达式分别如下所示：
Figure BDA0003557206010000024
Figure BDA0003557206010000031
1、EEMD算法的实现步骤：
EEMD降噪算法的流程图如附图1所示，结合图1在此处对该算法流程进行详细介绍。传统的EMD算法各IMF分量存在模态混叠、端点效应等问题。EEMD 算法利用高斯白噪声频谱均匀分布的特点，在待分析信号中加入白噪声，这样不同尺度的信号便可以自动分离到与其相适应的尺度上去，通过添加白噪声以补充一些缺失的尺度从而在一定程度上缓解模态混叠所造成的影响。EEMD算法步骤如下：S1、确定高斯白噪声重复添加的次数和白噪声的幅度；S2、对加入高斯白噪声信号做EMD分解得到IMFs；S3、重复步骤S1和S2，每次加入新的白噪声序列；S4、将每次得到的IMF分量求和并平均处理后的IMFs作为最终处理的结果；由于高斯白噪声均值为0，因此通过集成平均后噪声相互抵消，求平均后的计算结果便可以作为最终的计算结果。
2、EEMD阈值的确定：
在本发明中全局通用阈值通过下式确定：
Figure BDA0003557206010000032
上式中，C为一个常量，其值的大小取决于信噪比大小及信号的类型，n表示信号的长度，Ei通过式(4)得出。
Figure BDA0003557206010000033
式(4)中E1 2表示为第一个IMF分量的能量，其定义如式(5)所示。
Figure BDA0003557206010000034
软阈值和硬阈值处理表达式如下：
软阈值：
Figure BDA0003557206010000035
硬阈值：
Figure BDA0003557206010000036
重构的降噪后的信号通过式(8)得出。
Figure BDA0003557206010000041
考虑到硬阈值函数的不连续性，导致在去噪信号中产生突变伪影、波形振荡，尤其是当噪声水平比较显著时。软阈值处理解决了硬阈值处理的问题，但是软阈值处理对信号进行了压缩，使得处理前后的信号存在偏差，从而导致信号的部分信息丢失。针对传统软硬阈值处理存在的问题，本发明在结合软硬阈值的特点提出了折中的阈值处理方法。折中函数如下式：
Figure BDA0003557206010000042
式(9)中α(0＜α＜1)为折中因子，通过调节α的取值兼顾软硬阈值处理的特性，从而提升去噪效果。
3、构建PD信号验证去噪效果：
本发明借助于MATLAB 2019软件进行仿真实验，通过模拟现场局部放电信号的噪声环境。PD信号的振荡频率fc设置为600MHz，衰减因子τ＝5×10-9，叠加信噪比为10dB的高斯白噪声作为噪声来源，信号的采样频率设置为5Ghz。采用改进的折中的阈值处理函数对含噪PD信号进行仿真实验，得到各IMFs分量和去噪前后对比图分别如附图4和附图5所示。
以上所述仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的适用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (2)

1.一种基于EEMD的局放信号降噪方法，其特征在于，包括：
S1.对采集到的信号确定求集成平均的次数N和噪声的幅度A，原始的PD信号x(t)添加白噪声ni(t)得到含噪PD信号为xi(t)＝x(t)+ni(t)；
S2.对xi(t)做EMD分解，得到IMF分量为
Figure FDA0003557206000000011
并对N次IMF分量求平均得到最终的EEMD分解结果；
S3.得到最后的残差为
Figure FDA0003557206000000012
S4.利用折中的阈值处理函数对IMFs进行阈值处理获得去噪后的IMFs分量，然后再通过去噪后的IMFs分量和残差进行重构合成降噪后的PD信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于EEMD的局放信号降噪方法，其特征在于：阈值函数如下：
Figure FDA0003557206000000013
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116304564A (zh) * 2023-02-23 2023-06-23 南京理工大学 一种基于改进eemd算法和自相关降噪的信号降噪方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116304564A (zh) * 2023-02-23 2023-06-23 南京理工大学 一种基于改进eemd算法和自相关降噪的信号降噪方法
CN116304564B (zh) * 2023-02-23 2023-10-31 南京理工大学 一种基于改进eemd算法和自相关降噪的信号降噪方法

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