文/葛少偉 侯建峰 鄺濤 王家斌 周金寶

1 引言

局部放電檢測技術(shù)的難點之一是電力設(shè)備的運行環(huán)境復雜，并且局部放電屬于瞬態(tài)微弱信號，局部放電監(jiān)測設(shè)備常處于強電磁環(huán)境中，檢測的原始信號一般包含多種干擾信號和不同類型的局部放電信號，不同類型的局部放電信號疊加同樣也會給局部放電的診斷造成困難，因此要對局部放電進行準確測量前，必須對各種干擾信號進行排除，從而準確地進行電氣設(shè)備故障診斷和故障處理。

本文提出了一種小波自適應閾值降噪方法，不但能夠較好的保證信號的局部化特征，而且能夠從復雜干擾中有效提取局部放電信號，可用于高壓電纜局部放電降噪。

2 小波閾值降噪方法

用于局放信號的小波去噪方法主要有：模極大值法和閾值法兩類。模極大值法實現(xiàn)過程比較復雜，重構(gòu)信號誤差較大。閾值法算法簡捷，在局部放電信號去噪中應用較多。

一般來講，小波閾值去噪主要由以下3個步驟組成：

（1）小波分解；

（2）小波分解系數(shù)閾值量化；

（3）信號重構(gòu)。

2.1 小波分解

選定小波母函數(shù)和分解層數(shù)后，可以對信號進行多尺度小波分解。典型的3層分解見圖1所示。

圖1：3層小波分解結(jié)構(gòu)

2.2 小波分解系數(shù)閾值量化

小波分解能夠使有用的局放信號集中在小波域數(shù)值大的系數(shù)上，而噪聲是分布在整個小波域上，對應的小波系數(shù)也較小，因此通過在不同尺度上選取恰當?shù)拈撝担瑢⑿∮陂撝挡糠值南禂?shù)作為干擾噪聲去除，從而實現(xiàn)降噪。閾值選取方法較多，主要有Sqtwolog通用閾值式、Heursure混合閾值式、Minmax最大最小準則閾值式等。

圖2：局放信號與干擾信號模擬裝置

圖3：原始波形

2.3 信號重構(gòu)

根據(jù)小波分解底層得到的低頻系數(shù)及閾值處理得到的各層高頻系數(shù)，通過小波逆變換進行信號重構(gòu)，最終實現(xiàn)去噪。

3 試驗驗證

為了驗證局部放電中小波自適應降噪的效果，如圖2所示，使用局放信號與干擾信號模擬裝置在試驗中將不同類型的局部放電信號與干擾信號相互疊加，對生成的數(shù)據(jù)進行小波降噪。

對圖3中檢測的原始信號波形經(jīng)db4小波8層分解后分別選?。簊qtwolog、regrsure、heursure和minimaxi四種閾值處理后的波形如圖4所示。

從圖4中可以看出，db4小波的8層分解對原波形的降噪效果比較理想，但是不同濾波閾值的選取對最終濾波后波形影響較大。從圖4可以看出，minimaxi和sqtwolog閾值規(guī)則對高頻脈沖的過濾效果最好，但是本試驗注入的脈沖為單脈沖，濾波波形中實際的脈沖應為幅值最大的那個，然而在這兩種閾值規(guī)則下，波形中的起始脈沖并不是實際注入的脈沖，即這兩種閾值規(guī)則無法過濾實際脈沖前的一小段周期性的噪聲信號。而在rigrsure和heursure閾值規(guī)則下，雖然這兩種閾值規(guī)則對周期性噪聲干擾的過濾效果一般，但是經(jīng)過這兩種規(guī)則的濾波后，波形中脈沖起始位置的信息仍被保留下來。在后續(xù)分析時使用的脈沖起始時刻判斷算法中考慮到信號的噪聲因素，需要對脈沖的噪聲功率進行估計，因此不宜對原始信號進行過度的濾波處理。

綜上因素，本章選擇使用db4小波對檢測點采集的信號進行8層分解，并用heursure閾值規(guī)則對分解后的高頻系數(shù)進行濾波。

4 結(jié)論

本篇提出了一種小波自適應閾值降噪方法，不但能夠較好的保證信號的局部化特征，而且能夠從復雜干擾中有效提取局部放電信號，可用于高壓電纜局部放電降噪。

圖4：濾波后波形