自适应奇异值分解局放信号降噪方法

• 作者: 孙传铭 魏隆 张梦楠 刘凯 潘贵翔 高国强
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 关键词: 局部放电 白噪声 周期性窄带干扰 奇异值分解 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 论文报告|Treatise and Report
• 页码范围: 34-41
• 页数: 8页
• 分类号: TM855
• 语种: 中文
• DOI: 10.12067/ATEEE2008033

摘要

针对高压设备局部放电现场检测时存在周期性窄带干扰、白噪声问题,提出了一种自适应奇异值分解局放信号降噪方法.该方法首先对测试信号构建Hankel矩阵,以此作为轨迹矩阵进行奇异值分解;通过提取前两个奇异值重构并结合功率谱熵自适应判断测试信号中是否含有周期性窄带干扰,以此为判断依据利用奇异值本身和奇异值子集标准偏差作为奇异值系列特征量,对其进行1次K类均值聚类算法获取局放信号对应有效奇异值片段;对该奇异值片段进行重构,进而获取降噪后的局放信号.通过对仿真、实测局放信号进行去噪,并与传统降噪方法进行对比分析.结果表明,该方法对于混合噪声干扰具有更优的抑制效果,能较好地还原局部放电信号.