基于稀疏分解算法的局部放電監(jiān)測(cè)信號(hào)干擾抑制技術(shù)是什么？

　　基于稀疏分解算法的局部放電監(jiān)測(cè)信號(hào)干擾抑制技術(shù)是什么？大多數(shù)不知道基于稀疏分解算法的局部放電監(jiān)測(cè)信號(hào)干擾抑制技術(shù)是什么，我們的工作人員通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的整合出了以下內(nèi)容，請(qǐng)您參考。

　　局部放電(PD)是電力設(shè)備內(nèi)部存在絕緣缺陷或者存在絕緣劣化的重要征兆以及表現(xiàn)形式,有效檢測(cè)局部放電對(duì)準(zhǔn)確評(píng)估電力設(shè)備的絕緣健康狀況具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義.然而在對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)的過(guò)程中,往往會(huì)因?yàn)槭艿奖O(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜的電磁環(huán)境的影響,從而使檢測(cè)得到的PD信號(hào)中包含著各種復(fù)雜的噪聲干擾信號(hào).如何有效地將有用的PD信號(hào)和噪聲干擾信號(hào)進(jìn)行分離,是目前電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn).本文針對(duì)目前在電力設(shè)備PD信號(hào)干擾抑制方面的不足,將稀疏表示的思想應(yīng)用到PD信號(hào)處理當(dāng)中,并綜合小波函數(shù)對(duì)PD脈沖信號(hào)提取方面的優(yōu)良性能,利用了基于級(jí)聯(lián)小波原子字典的匹配追蹤稀疏分解算法對(duì)PD信號(hào)中的白噪干擾進(jìn)行抑制.

　　基于匹配追蹤的稀疏分解算法能夠自適應(yīng)地從過(guò)完備的級(jí)聯(lián)小波原子字典中選擇與PD信號(hào)最佳匹配的小波原子,通過(guò)選定的殘差比閾值作為迭代終止條件,并將每次迭代過(guò)程選擇的最佳匹配的小波原子進(jìn)行線性組合表示有用的PD信號(hào).通過(guò)對(duì)仿真及現(xiàn)場(chǎng)的指數(shù)型PD信號(hào)和UHF PD信號(hào)進(jìn)行分析與處理,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性.并與傳統(tǒng)的全閾值小波分解法,分層閾值小波分解法以及小波包分解法作對(duì)比分析.結(jié)果表明,基于級(jí)聯(lián)小波原子字典的稀疏分解算法在PD信號(hào)白噪聲干擾抑制方面,具有結(jié)果準(zhǔn)確度高,波形畸變小,較好保留了原始PD信號(hào)的主要特征信息等優(yōu)點(diǎn).針對(duì)PD信號(hào)中的周期性窄帶干擾的抑制,本文構(gòu)建了級(jí)聯(lián)小波原子子字典和傅里葉原子子字典,并利用了傅里葉原子子字典中傅里葉原子巧妙地對(duì)PD信號(hào)中的周期性窄帶干擾信號(hào)進(jìn)行提取,消除了周期性窄帶干擾信號(hào)對(duì)PD信號(hào)干擾抑制的影響,從而提高了對(duì)PD信號(hào)中噪聲干擾的抑制性能.同樣選擇利用仿真及現(xiàn)場(chǎng)的指數(shù)型PD信號(hào)和UHF PD信號(hào)進(jìn)行分析與處理,驗(yàn)證了該方法在周期性窄帶干擾抑制方面的可行性和有效性.并與不含周期性窄帶干擾的分層閾值小波分解法的干擾抑制效果進(jìn)行對(duì)比分析,充分說(shuō)明本文方法在PD信號(hào)中的周期性窄帶干擾抑制方面的優(yōu)越性.

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