变电站中设备故障信号信噪比与去噪效果研究

(整期优先)网络出版时间:2020-09-27
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变电站中设备故障信号信噪比与去噪效果研究

张娜 高献

国网福建经研院 350000

摘要:随着我国城市化率越来越高,基础设施越来越完善,通过采集和分析这些基础设施的信号,成为人们重新认知全寿命周期维护基础设施的关键技术。在变电站中,一些设备经常会出现故障,产生局部放电,利用相应的设备可以采集到这些信号,这些信号通常受到环境、操作等干扰,具有较大的噪音。如何区分是否能从含有噪声的信号中将有用信号提取出来需要确定信号的信噪比,对于同一类型的故障信号,当超过某一信噪比的限值时,是无法有效的将有用信号从招生中进行提取的。本文利用小波对模拟的信号进行在容许的信噪比范围内进行降噪分析,得到了较好的降噪效果。

关键字:小波;信噪比;去噪;故障信号;

1、引言

在当前领域中,有用的信号经常会收到噪声的干扰,从而导致人们对于有效信号的识别造成阻碍。对于变电站中设备监测来说,如若故障信号收到较大噪声干扰,就会影响判断,从而造成变电站设备无法正常恢复运行。因此,去噪就显得尤为重要。但是并不是所有的含噪信号都可以进行去噪的。信噪比表示信号中的有效信号与噪声信号的比例关系,当信噪比达到一定程度的噪声是没有办法进行去噪的,只有信噪比达到一定的比例才能较准确的对信号进行去噪,本文利用小波进行去噪分析,小波去噪的一些基本参数的确定一般根据现场经验进行确定。

2、小波除噪理论

小波变换是根据傅里叶变换演变而来[1],小波变换能够很好地将信号的时频域进行细化的分析,小波分析能使信号分别在高、低范围内做到时间细分和频率细分的不同要求,根据具体要求,得到需要的时频信息情况[2]。在降噪的过程中,小波变换不仅可以很好的保护信号和局部信息,还能够保留信号突变的部分,这是因为小波变换自身的特性决定的。将含有噪声的信号用小波分析的方法进行处理,使经过处理之后的信号投影到频带上,可以将信号中所含的不同频率的信号分离开来,再选取合适的阈值进行处理,再将处理后的信号进行重构,重构之后的信号就是经过小波去噪处理过的信号了[3]。小波去噪的这种用途常常被用于工程、通信、电子等各个专业。

因为对于变电站来说,局部放电产生的高频信号是属于一维信号,一维信号的降噪步骤主要如下:

(1)选取合适的小波参数与分解层数对信号进行分解。常用的小波函数有Haar小波、dbN小波、biorNr.Nd小波、coifN小波symN小波等。

(2)选取阈值估计对分解后的小波系数进行处理。由于信号和噪声在经历分解之后会表现出来不同的特征。信号常常对应的是幅值比较大的系数,相反地,噪声对应的就是幅值比较小的。正是利用这种不同,可以将分解之后的系数通过选取合适的阈值来进行处理,大于阈值的系数可以看作是由信号产生的,小于阈值的,可以看做是由噪声产生的[4]。经过剔除与保留等一系列操作。常用的阈值估计有HeurSure阈值法、RigrSure阈值法、Minimaxi阈值法、Visushrink阈值法。

(3)最后将小波分解完成之后然后再用阈值进行筛选后的系数进行重新的构建。重构之后的信号就是小波去噪后得到的信号。

3、模拟分析

本节利用matlab加载一个原始故障信号,原始信号如图1所示; 使用awag命令对原始信号分别加入8、9、10不同信噪比的白噪声,使信号被完全淹没,被噪声淹没掉的信号如图2、3、4左图所示;再利用haar小波、5层分解、软阈值函数、HeurSure阈值估计的方法对加噪后的信号进行小波变换;再将信号进行重组,去噪后信号如图2、3、4右图所示。

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1 原始信号

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2 加入信噪比为8的加噪后信号与用haar小波对信噪比为8的加噪信号去噪后信号

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3 加入信噪比为9的加噪后信号与用haar小波对信噪比为9的加噪信号去噪后信号

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4 加入信噪比为10的加噪后信号与用haar小波对信噪比为10的加噪信号去噪后信号

从上面图中我们可以看到:当信噪比为8时,信号被噪声完全淹没,经过小波去噪后仍无法得到有用信号,当信噪比为9时,经过小波去噪后能看到故障信号,信噪比为10时,去噪后的信号会更加接近于真实信号。因此,我们不难发现,被噪声淹没的故障信号能否被有效的检测出来跟信噪比有很大关系。而且,如果信噪比过小直接用小波进行去噪,有可能还会出现去噪后的信号有多个奇异点,无法判断设备真实故障情况。而且我们可以发现,信噪比越大时,去噪后保留的有用信息会更多,更能反映信号的真实情况。

4、结论

一般来说用小波去噪能很好的反应故障信号的真实情况。但是在变电站中,设备的故障信号通常会含有比较大的噪声,因此在进行去噪前还需要进行信号信噪比的判断,然后根据相关条件判断这种类型故障信号所对应的信噪比是否能用小波很好的完成信号的去噪,确保去噪效果的真实性。

参考文献

  1. 申莎莎.基于小波变换与傅里叶变换对比分析及其在信号去噪中的应用[J].山西师范大学学报(自然科学版),2018,32(03):27-32.

  2. 王宝.小波分析在信号去噪的应用研究[D].福州大学,2013.

  3. 王琼.基于小波变换信号去噪方法的研究[D].西华大学,2006.

  4. 罗方.基于小波变换的信号及去噪研究[J].科技风,2012(16):67.

作者简介: 张娜 性别:女 籍贯:湖北孝感 学历:硕士研究生 研究方向:建筑与土木工程

作者简介: 高献 性别:男 籍贯:福建福州 学历:硕士研究生 研究方向:结构工程