黄骅市鸿鑫绝缘材料科技有限公司

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3绝缘板的虚假信号成分

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      输电线路绝缘子泄漏电流去噪和持征提取的研究生虚假信号成分1,且产生的端点效应问题会向固有模态函数( Intrinsic Mode Function,MF)内部传递1,从而导致问题范围的扩大化,此外,EMD的处理速度与数据相关),该特性使得采用这种方法去除泄漏电流噪声时效率很低。(2)基于自适应对消的泄漏电流去噪。
      文献【41】采用自适应对消的方法去除泄漏电流噪声。其原理如下:同时采集含噪声的泄漏电流信号和环境噪声信号,并以二者作为处理对象,逦过自适应对消算法去除泄漏电流中的噪声。该方法需要同时采集两种信号,使得采集设备在硬件设计和实现上较为复杂,并增加了安装时的难度(3)基于小波变换的泄漏电流去噪。文献【42-44】提议采用小波变换去除泄漏电流中的噪声,且绝缘板更进一步指出:泄漏电流中的噪声主要体现在安全区(5θmA),并比较了采用小波变换去除泄漏电流噪声时4种阈值的去噪效果。影响小波去噪效果的因素主要有小波基的选择、國值的选择和分解层数的选择。仅解决阅值的选择问題是无法保证泄漏电流去噪达到最佳效果的。①小波基的选择。当前,关于输电线路绝缘子泄漏电流去噪时小波基的选择问题还未見公开报道。多篇文献给出了其他领域中选择最优小波基的方法1,但是,小波基的选择应根据信号的特征和处理目的来确定,其他领域确定的最优小波基不一定适合于输电线路绝缘子泄漏电流的去噪。
      例如,文献【128130】采用相关函数的方法选择小波基,但若小波基的尺度发生变化,该相关值会发生变化。因此,采用这种方法判断小波基的选择是有缺陷的。绝缘板给出了分析稀疏信号时小波基的选择方法·但泄漏电流信号不适用于该方法中提到的稀疏信号的定义。因此,该文献给出的方法不能用于泄漏电流去噪时的小波基的选择。文献【132】给出了图像压缩中用到选择小波基的方法,但压缩图像与分析泄漏电流研究的侧重点不同,评价小波基优劣的方法也不同。因此,不能照搬该方法。文献【133】在压缩不同的图像时采用神经网络选择小波基,一方面,该方法需要大量的样本数据进行训练;另一方面,该方法应用的领域是对不同图像进行压缩,这与泄漏电流的去噪目的有很大不同。文献【134-135】强调选择的小波基应该能够精确地重构信号,然而,该文献没有给出精确重枃信号和最佳去噪是等效的结论。对于泄漏电流来说,精确地重构信号并不一定保证该小波基就能够最佳去噪的同时,最大限度保留泄漏电流的周期分量和放电分量。即二者实现的目标并不一样,也就无法将该文献提出的方法直接用于泄漏电流去噪时小波基的选择问题。文献【136】提出采用模糊测量的方法进行小波基选择,但本书作者通过大量试验证明该方法不适合提取泄漏电流的陡脉冲值。绝缘板提出了用于判断选择小波基的一种方法,其思路如下:选择小波分解之后的细节将细节中持征成分的能量和该细节的总能量的比值作为判断选择小波基的依据。但是,同信号经不同小波基分解之后,得到的同一层细节的总能量并不相同,所以,该文献提出的方法在判断小波基选择方面具有不稳定性。文献【138】用目视的方法对小波分解的效果进行判断,缺少了评价的标准。
      可见,这些其他领域选择小波基的方法不同程度地存在定的缺陷,将其用于绝缘子泄漏电流去噪是不妥的。
 

2020年3月31日
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