電力工程師論文基于小波分析法的信號分析
【摘要】在變電站中的設備經常出現絕緣故障，會產生局部放電，利用檢測設備可以測到放電的高頻信號，但是信號中往往含有大量的噪聲，如何有效的去除噪聲是一項重要的工作，本文根據經典的小波分析法對高頻信號進行了相應的去噪分析，得到了較好的結果。
【關鍵詞】小波分析,高頻信號,去噪,電力工程師論文
1.引言
局放信號一般情況下攜帶了很多雜波，所以在處理之前必須進行相應的預處理階段。已經知道小波參量的數值可以反映相應能量的數值，這樣這些參量其實就是處理的對象。測量的數值在較大的情況下，就會出現能量參數覆蓋噪聲參數的現象。經過處理的信號參數，就可以實現在保留有用信號的前提下將噪聲信號提出的效果。這樣就要求在處理的時候，選擇參數要合理，既不能太大也不能太小，在現場中一般是根據經驗值確定。
2.去噪原理
實現這種想法的方法一共有如下幾種：首先是選擇絕對值最大的數值法，因為信號和噪聲有自己不同的特點，所以選擇它們各自的絕對值最大點，將涉及到噪聲的相關參數全部剔除，進而恢復信號；其次是根據信號的相關性，根據它們的數值來作為區(qū)別參數的標準，最后進行組合；最后一種方法是Donoho采用的門檻值法，主要是建立參數和信號之間的關系，如果數值大而且個數少，那么信號分布均勻，反之則雜亂無章�；诖怂枷�，Donoho等人提出了閾值去噪方法，即在眾多小波系數中，把絕對值較小的系數置零，而讓絕對值較大的系數保留或者收縮（分別對應于硬閾值法和軟閾值法），得到估計小波系數[1-3]。
簡單點說，直接將所有低于門檻值的參數都定位成零的方法就稱為硬閾值法，從這個定義就可以看出來，該方法有點因噎廢食，將會產生較大誤差；如果在這個基礎上，將邊界收縮到不為零，那么就是所謂的軟閾值法，這樣的話就會得到較好的數據集。從實際應用看來，前者會出現漏掉很多有用的數據。所以，一般情況下都要采用后一種方法。
在應用中，主要包括如下的過程：
1）單維信號的分解。找到函數g和和相應的層數L，得到信號S到第L層的分解參數。
2）高頻參數的選取。對于第一層到第L層的每一層高頻系數，選擇一個閾值，并且對高頻系數用軟閾值量化進行處理。
3）重新構造。由前面得到的N層低頻系數和經過量化處理后的第1層到第L層的高頻系數，進行一維信號的小波重構。
以上的過程中，閾值的選取和量化是非常重要的，決定了后面的精確度。
主要包括如下4種方法來進行閾值選擇[4，5]：
1）Rigrsure規(guī)則
在很早以前就產生的基于史坦（stein）的無偏似然估計（UnbiasedRiskEstimate）原理的自適應閾值選擇，對于特定的t計算出相應的估計量，再將非似然t最小化，就得到了所選的閾值t1。
2）Sqtwolog規(guī)則
這種方法是由Donoho與Johnstone（1994）對于獨立同分布高斯噪聲給出的，即是多元高斯（規(guī)范）隨機變量，它的均值為零，方差為，設噪聲信號f（t），經小波分解得到n個小波系數，則通用閾值t2的表達形式為，在實際工程中，n通常為采樣點數。
3）Heursure規(guī)則
它是前兩種閾值的綜合，所選擇的是最優(yōu)預測變量閾值。如果信噪比很小，而SURE估計有很大的噪聲，那么就得采用通用閾值。具體形式如下：
4）最小最大準則閾值選擇規(guī)則（Manimaxi規(guī)則）
這種方法與前面不同的是它并不是產生最小的誤差而是產生最小均方值。它的最大優(yōu)點在于可以靈活應用于很多工程實際場合。具體形式如下：
3.仿真分析
消噪就是消除部分噪聲，使信號與原始信號盡可能接近。在因此，在預處理過程中，既要消除噪聲所表現的高頻量，又要保留那些反映信號突變部分的高頻量。首先，利用MATLAB軟件中所提供的消噪函數進行默認閾值消噪，然后根據現場情況對閾值進行調節(jié)，這樣就可以獲得比較好的消噪效果。以下是結合局部放電超聲波信號分析去處理過程：
經過的小波為haar，分解層數為5層，經過分析后得到的分解圖譜如下：
同時可以進一步分析得到相應的高度圖：
4.結論
變電站現場所測到的局部放電信號往往帶有較強的干擾，為了正確區(qū)分放電信號和背景干擾信號，采用小波分析法進行了信號去噪及相應的分析，通過對信號進行分層分解，得到每個模式下的特征，將含有局部放電信號的特征信號進行保留，就可以實現在保留有用信號的前提下將噪聲信號提出的效果。
這樣就要求在處理的時候選擇參數要合理，既不能太大也不能太小，在現場中一般是根據經驗值確定。經過相應的去噪之后，可以得到信號的分解圖譜和相應的特征參數圖，對進一步分析局部放電的原因起到了一定的作用。
參考文獻
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