电晕放电辐射信号降噪：基于EMD的阈值处理方法

"基于经验模式分解的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法" 电晕放电是高压及特高压输电线路中常见的一种现象，随着电力系统的电压等级不断提升，这种放电现象对输电线路的安全稳定运行构成了重大挑战。针对这一问题，研究人员提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法。 EMD是一种自适应的时间序列分析方法，它能将复杂信号分解为一系列简单的本征模态分量（Intrinsic Mode Function, IMF）。在处理电晕放电辐射信号时，首先通过EMD算法对信号进行分解，将原始信号转化为多个具有不同频率特性的IMF分量以及一个残余分量。这些分量分别代表信号的不同时间尺度特征。 接下来，采用阈值函数对每一个IMF分量进行降噪处理。设定一个适当的阈值，对超过这个阈值的噪声成分进行削减或消除。阈值的选择对于降噪效果至关重要，合理的阈值设定可以有效地去除噪声，同时尽可能保留信号的本质信息。 与小波降噪相比，EMD阈值降噪方法无需预先选择基函数，也无需确定分解层数，这使得降噪过程更为自适应，更加依赖于信号自身的特性。而小波降噪虽然也能通过阈值处理去除噪声，但基函数的选择和分解层数的确定可能会影响降噪效果。 此外，EMD阈值降噪方法还具有去除信号中趋势项干扰的优势，这对于电晕放电这类非平稳信号的处理尤其有利。趋势项通常包含了信号中不相关的长期变化部分，它的去除有助于突出信号的主要特征，使电晕放电信号的分析和识别更为准确。 通过对比实验，研究发现EMD阈值降噪方法在降噪性能上优于小波降噪和EMD的时空降噪方法。这表明，该方法在保留信号细节的同时，有效地去除了噪声，提高了电晕放电辐射信号的检测和分析精度。 该研究受到国家自然科学基金的支持，对于理解并解决高压输电系统中的电晕放电问题提供了新的理论工具和技术手段。通过应用这种方法，电力工程师可以更准确地监测和诊断电晕放电，从而预防可能导致设备损坏或电网故障的潜在风险。