GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号研究.pdf

重庆市电机工程学会2004年学术会议论文 GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号研究 周倩1 唐世宇2 唐炬1 魏钢1 (1．重庆大学高电压与电工理{蜘啊￡术教育部重点实验室，400044；2重庆电力公司，400000，) 摘要：在对小波包变换算法介绍的基础上。将小波包分解 为基小波的函数妒(t)做位移f后，再在不同尺度 与重构算法用于自噪声干扰下的GIS局部放电信号提取。 a下与待分析的信号做内积，信号，O)∈f(R)的 对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机 连续小波变换定义为： 仿真研究，分析不同局部放电波形，噪声水平及采样率对 w，o，力=—F1C，u矽‘占二三胁 (1) 去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行小 ’4a。一 。 渡包变换去噪。 其中ae月+，fER。 关键词：局部放电白噪声小渡包变换 通过调节伸缩因子a，可以在低频部分具有较 高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分 1引言 具有较高时间分辨率和较低的频率分辨率。 小波变换Mallat算法是基于多分辨率分析的 GIS局部放电内置传感器检测系统可以灵敏、 快速算法。多分辨率分析”I是将信号在r(尺)的两 可靠的检测局部放电信号，如果进行超高频法检测 个正交子空间上逐级分解，在小波分析中，将信号 局帮放电信号，可以避免常规局部放电检测方法中 分解成低频的粗略部分与高频的细节部分，然后只 难以避免的窄带干扰与电晕干扰，但由于信号能量 对低频细节再做第二次分解；小波包分析不但对低 频部分进行分解，而且对高频部分做=次分解，如 比较小，存在的白噪声(WhiteNoise)使得局放信 号难以分辨出来。白噪声干扰主要产生于系统的背 图1所示。小波包的主要优点是小波包可以对信号 景噪声以及检测设备自身的发热，噪声的功率谱与 的高频部分做更加细致的刻画，对信号分析能力更 局部放电信号的频谱相互重叠，给局放信号的获得 强％ 带来很大困难…。 惠囱 小渡分析是在现代调和分析的基础上发展起 来的一门新兴学科，其属于时频分析的一种。它具 ’岳由 有多分辨率的特点，而且在时频两域都具有表征信 崮囱 号局部特征的能力，是一种窗mz赶zJ,固定不变但形 状可以改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局 部化分析方法，很适合于探测正常信号中含有的瞬 态反常现象并展示其成分，被称为分析信号的显微 镜12,31。 矗盈 本文在对小波包变换算法介绍的基础上，针对 GIS局部放电内置传感器检测中信号特点，将小波 分析应用于白噪声中GIS局放信号的提取，通过 仿真信号与实测信号去噪，分析小波包变换法去除 2．1小波包变换原理 白噪声中不同因素对噪声抑制的影响。 设眠}是L2(R)的多分辨分析空间序列，取一。 2小波包变换基本原理 是吒中K。的正交补，≯(f)和驴(f)是正交尺度函数 2使 与小波函数，存在二尺度序列{“)和(g。】∈J 傅立时分析是将信号分解成一系列不同频率 得： 正弦波的叠加，在小波分析中，是将信号分解成一 ≯(f)=∑颤≯(丑一女) (2-a) 系列小波函数的叠加。小波变换