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摘要:
高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取.针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法.首先,根据振动信号变分模态分解(VMD)结果的频谱特征确定最优分解层数,实现信号各频率成分的自适应分解;然后,通过信号功率谱特性确定噪声频带;最后,根据噪声频带的主频成分进行FSVD与重构,实现振动信号的自适应降噪.该文提出的方法避免了传统VMD分解层数以及奇异值分解(SVD)降噪有效秩选择的盲目性,能够根据振动信号自身特点进行自适应降噪.通过仿真信号、两种不同型号断路器振动信号,从定性和定量两方面对所提降噪方法的有效性和实用性进行验证.结果表明,所提方法降噪效果较好,降噪性能优于对比方法(中值滤波、五点三次平滑法、小波降噪及经验模态分解(EMD)降噪),为断路器振动信号降噪提供了一种较合适的方法.
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文献信息
篇名 高压断路器机械振动信号的参数自适应降噪方法
来源期刊 高电压技术 学科
关键词 高压断路器 机械振动信号 SSVMD FSVD 自适应降噪
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 电气装备及其智能运维|Development, Intelligent Operation and Maintenance of Power Equipments
研究方向 页码范围 4274-4287
页数 14页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13336/j.1003-6520.hve.20201244
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研究主题发展历程
节点文献
高压断路器
机械振动信号
SSVMD
FSVD
自适应降噪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高电压技术
月刊
1003-6520
42-1239/TM
大16开
湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所
38-24
1975
chi
出版文献量(篇)
9889
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24
总被引数(次)
181291
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