共振稀疏分解在局部放电信号干扰抑制中的新应用

"基于共振稀疏分解的局部放电信号窄带干扰抑制新方法" 本文主要探讨了在电气设备局部放电监测过程中遇到的一个关键问题，即局部放电信号容易受到现场环境中窄带干扰的影响，导致信号难以准确提取。为解决这一难题，作者提出了基于共振稀疏分解的新方法，用于抑制局部放电信号中的窄带干扰。 首先，该方法的核心在于利用局部放电信号和窄带干扰信号的不同振荡特性。局部放电信号通常具有瞬态、非线性和随机性，而窄带干扰则表现为周期性或近似周期性的振荡。通过分析这两种信号的特征，可以合理选择合适的参数，如品质因子、冗余因子、分解层数和权重系数，以进行有效的稀疏分解。 在具体操作中，这种方法将含窄带干扰的局部放电信号分解为三个部分：高共振分量、低共振分量和残余分量。高共振分量通常对应于窄带干扰，低共振分量可能包含一些与局部放电相关的信号，而残余分量则可能包含非共振的噪声或局部放电信号。通过分离这些分量，可以有针对性地去除干扰，保留并提取出有用的局部放电信号。 与传统的小波变换阈值滤波法相比，该共振稀疏分解方法在抑制窄带干扰方面表现出更好的效果。它能够更精确地识别和分离干扰，同时保持原始信号的完整性，从而减小误差，提高信号相似度。这种优势在仿真实验和实际测量数据的处理结果中得到了验证，进一步证明了新方法的有效性。 该研究对电气设备的局部放电监测技术具有重要意义，因为准确检测和分析局部放电信号有助于预防和诊断设备内部的绝缘故障，保障电力系统的稳定运行。通过采用共振稀疏分解的方法，可以提升局部放电信号的检测精度，降低环境干扰的影响，为电气设备的健康状态评估和故障预警提供更可靠的技术支持。 总结来说，这篇论文介绍了一种创新的信号处理技术，即基于共振稀疏分解的局部放电信号窄带干扰抑制方法。通过这种方法，研究人员和工程师能够在复杂的运行环境下更好地捕捉和分析局部放电信号，有助于推动电气设备监测技术的发展。