XLPE電纜局部放電軟件去干擾方法

來源：揚州國浩電氣有限公司 2025年05月12日 07:34

雖然采取硬件去干擾措施在一定程度上抑制了干擾對局部放電脈沖信號測量的影響，但是由于傳感器的噪聲，以及監測設備本身也產生很多噪聲，因此硬件去干擾有一定的局限性。必須進一步的采用軟件去干擾的方法。

隨著數字測量系統的采用，以及數字信號處理技術的發展，出現了很多軟件去干擾的方法。主要有傅里葉分析，小波變換、經驗模態分解，自適應濾波等。

a）傅里葉分析

對混有窄帶干擾的檢測信號在頻域抑制干擾，再將其變換為時域信號，這種抑制窄帶干擾的方法稱為頻域處理法。通過頻域處理法抑制窄帶干擾的基礎是傅里葉分析或快速傅里葉變換(FFT)。當局部放電檢測信號中混入窄帶干擾后，在局部放電脈沖信號的幅頻特性上將疊加上一些窄帶干擾的頻率成分，因此，可根據不同的情況，使用譜線刪除法，頻域開窗法或多通帶濾波法來抑制窄帶干擾。

當干擾源較少時，可將譜圖中的垂直譜線刪除，再對處理后的譜圖進行快速傅里葉反變換(IFFT)得到時域波形，這種方法稱為譜線刪除法。如果窄帶干擾在頻域占有一定寬帶，則可在頻域相應的位置開窗，對經過處理的譜圖進行IFFT，這種方法稱為頻域開窗法。如果干擾源較多，有各在頻域占有一定寬度，則可選擇頻域中無干擾的頻率范圍作為信號通帶，進行多通帶濾波，最后對經過處理的譜圖進行IFFT，這種方法稱為多通帶濾波法。

但是，局部放電脈沖的頻譜與干擾脈沖的頻譜是重合的，以上方法在抑制干擾的同時，會丟失局部放電脈沖的部分頻率分量，導致脈沖波形發生畸變。

b）小波變換

小波變換(wavelet transform)是一種強有力的信號處理工具，具有多分辨率特性，在時頻平面不同的位置采用不同的分辨率，在時域和頻域同時具有良好的局部性，比傅里葉變換和短時傅里葉變換(STFT)更適合處理具有瞬態突變特性的局部放電信號。因此，小波分析在電力工程中得到了廣泛的應用。

小波變換是用小波基函數系來逼近信號的，而小波基函數系是母小波基通過平移和伸縮得到的。小波算法用于局部放電信號的檢測是當前的研究熱點，國內外都有較成功的范例。例如利用小波包變換的頻域分割特性，將信號信息測度的香農熵作為局部放電信號的小波包變換樹節點存在周期性窄帶干擾與否的判據，應用小波包變換熵閾值法抑制局部放電在線監測中周期性窄帶干擾。應用基于小波分解的自適應濾波算法，抑制局部放電測量中窄帶周期干擾，利用小波的分頻特性先將信號分解到不同的頻段上，然后對各頻段的信號施以自適應濾波，由于信號被分解到不同的頻段，各頻段內的窄帶干擾頻率相差有限，所以，可以根據各頻段信號的特性采用的濾波參數，以達到較好的濾波性能。

但是，小波方法也存在缺陷，小波消噪效果取決于母小波基和分解尺度的選取。

c）經驗模態分解(EMD-empirical mode decompositon)

經驗模態分解依據數據自身的時間尺度特征來進行信號分解，無須預先設定任何基函數。這一點與建立在先驗性的諧波基函數的傅里葉分解和小波基函數上的小波分解方法具有本質性的差別。正是由于這樣的特點，EMD方法在理論上可以應用于任何類型的信號的分解，因而在處理局部放電信號等非平穩信號上具有非常明顯的優勢。該方法基于信號的局部變化特征，可以自適應地將復雜的信號分解成若干階固有模態函數(IMF-intrinsic mode funciton)。

應用EMD和IMF重構算法可用于局部放電噪聲抑制，首先對含有噪聲的局部放電信號進行經驗模態分解，得到含特征頻率的固有模態函數，然后對所得的固有模態函數分量進行自適應閉值處理后重構，從而抑制噪聲干擾。

但是EMD算法存在模態混淆、端點效應、欠包絡和過包絡的問題，影響了局部放電信號的消噪效果。

d）自適應濾波

Widrow B等在1967年提出了自適應濾波理論，通過對濾波系數的自動調整達到的濾波效果。自適應濾波器主要由兩部分組成：一是濾波子系統，根據所要處理的對象的不同而有不同的結構形式；另一個是自適應算法部分，用于調整濾波子系統結構的參數，或濾波系數。自適應算法是自適應濾波器的重要組成部分，要求根據輸入、輸出和原參量值，按照一定準則修改濾波參數，以使它本身能有效地跟蹤外部環境的變化。經常使用的自適應算法有最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法。其中LMS算法以其實現簡單、運算速度快等優點得到了廣泛的應用。

在局部放電測量過程中，現場存在大量的周期性干擾，其頻率并非預先知道，自適應濾波器能利用周期性干擾和局部放電的自相關性的不同，將兩者區分開來，自適應濾波器能隨輸入序列的變化，按照某種誤差遞減的規則，自行調整濾波系數，使其對應現場的干擾頻帶，從而達到消除局部放電檢測中周期性干擾的目的。

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