结合奇异值分解与最小描述长度准则的变压器极化电流数据去噪方法

• 作者: 汪倩文 饶红疆 何益宏
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 奇异值分解 高斯噪声 极化电流 变压器绝缘介质 信号去噪
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 电气设备检修与故障诊断|Maintenance & Fault Diagnosis of Electrical Equipment
• 页码范围: 39-44
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2021.08.007

摘要

现场测量变压器极化电流受噪声干扰造成测量精度偏低,为消除噪声干扰,本文提出一种奇异值分解(SVD)结合最小描述长度准则(MDL)的信号去噪算法.利用测量数据构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,将信号分解为有用分量与无用分量的线性叠加,再利用MDL确定信号与噪声的界限,提取有用分量重构信号.对变压器极化电流的仿真和实测数据表明,利用MDL能有效区分有用分量与噪声,去噪数据趋势完整,噪声得到有效去除.与小波硬、软阈值去噪结果对比,信噪比最大可提高12.61dB,方均根误差最大可减小47％.