基于PSO算法的电力电缆故障信号去噪研究.pdf
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1、电工材料 2023 No.4李朕玥:基于PSO算法的电力电缆故障信号去噪研究基于PSO算法的电力电缆故障信号去噪研究李朕玥(中国人民解放军海军士官学校,安徽蚌埠 233010)摘要:研究了电力电缆故障信号的去噪问题。基于PSO算法对小波阈值去噪进行优化研究,同时利用优化后的算法对所采集到的故障信号进行去噪。结果表明,所提出的PSO算法能够有效去除电力电缆故障信号,且能完整保留原始故障信号的特征。关键词:电力电缆;故障信号;PSO算法;去噪中图分类号:TM247 DOI:10.16786/ki.1671-8887.eem.2023.04.016Research on Power Cable Fa
2、ult Signal Denoising Based on PSO AlgorithmLI Zhenyue(Naval Non commissioned Officer School of the Peoples Liberation Army Navy,Anhui Bengbu 233010,China)Abstract:This paper focuses on the de-noising of power cable fault signals,proposes to optimize the wavelet threshold de-noising based on PSO algo
3、rithm,and uses the optimized algorithm to de-noise the collected fault signals.The simulation results show that the PSO algorithm proposed in this paper can effectively remove the power cable fault signal,and can completely retain the characteristics of the original fault signal.Key words:power cabl
4、e,fault signal;PSO algorithm;denoising0引言电缆故障在测距时,由于采集到的故障类型受到各种噪声的混合干扰,使测距的准确性不高,为了保证测量结果的精确性,必须对行波信号进行去噪处理。近年来,小波分析技术受到关注,研究者取得了较多成果,该技术得到了快速发展,在信号与图像处理、故障分析等方面获得广泛应用。应用中使用较多的小波去噪方法主要有3种:相关法、模极大值法以及阈值去噪法。阈值去噪法提出时间较早,实际应用相对较为成熟,在对图像和信号进行去噪处理方面应用较多。这种去噪方法包括硬阈值和软阈值两种去噪方式。尽管两者去噪处理结果都可以达到预期效果,但也存在一些缺点。
5、受到硬阈值函数图像不连续性影响,经过去噪处理的信号存在曲线不平滑的问题。软阈值法与之相比具有更好的整体连续性,但经过去噪后,会去除掉信号中一些微小奇异点,而且恒定压缩处理超过阈值的系数时,信号在重构后与处理前存在较大误差。对此,本研究采用基于PSO优化算法对阈值进行去噪优化研究,使电力电缆故障信号去噪效果获得提升。1小波变换阈值去噪分析1.1小波分析原理小波分析法最开始被提出时,以Fourier分析作为基础,不过两者有较大的差异。在微观层面,两者显著差别体现在局部化性质不完全一样,影响去噪信号的因素分别是最小波和正弦波;在宏观层面上,Fourier分析以整体域作为基础,小波分析采用模块化的方式
6、进行。Fourier信号重要特征在于独立的时域或频域,而小波信号重要特征在于采用时域及频域共同表示1。使用小波分析法过程中,仅对形状大小进行调作者简介:李朕玥(1994-),男(汉族),山东滕州人,工程师,主要从事电力系统的研究。收稿日期:2023-03-0763电工材料 2023 No.4李朕玥:基于PSO算法的电力电缆故障信号去噪研究整,不会影响窗口面积,可以随时对时间和频率窗进行时频局部化处理,对于低频信号,频率分辨率较高,时间分辨率较低,对于高频信号则相反。小波变换在信号方面具有这样的性质,因此适应性很强,应用范围更广泛。1.2小波阈值去噪法假设一维信号f(t)=s(t)+n(t),式
7、中s(t)代表纯净没有噪声干扰的信号,n(t)代表方差为2的高斯白噪声,f(t)代表存在噪声的信号。通常将无干扰信号s(t)直接提取出来存在难度,采用小波变换可以较好地加以解决。进行处理时,先将f(t)=s(t)+n(t)做离散化小波变换分析,得出噪声n(t)的能量主要分布于高频信号部分,而s(t)的能量主要分布于具有较大幅值的小波系数上。由此表明,采用小波变换的方式实现信号与噪声分离具有较好的效果2。信号f(t)经过离散采样处理,获得包括N点的离散信号f(n),n=0,1,.,N-1。小波变换系数可根据下式确定Wf(j,k)=2j2n=0N-1f(n)(2jn-k)(1)通常根据上式进行计算
8、较复杂,(t)为理想化的项,表达公式不确定,因此采用小波变换研究具体问题时,需要结合双尺度方程做出分析。Sf(j+1,k)=Sf(j,k)*h(j,k)(2)Wf(j+1,k)=Sf(j,k)*g(j,k)(3)尺度函数(t)的低通过滤器波是通是力,g表示(t)的高通滤波器,Sf(0,t)代表初始信号f(k),S f(j,k)代表j尺度上的逼近系数,Wf(j,k)代表小波系数。Sf(j-1,k)=Sf(j,k)*h(j,k)+Wf(j,k)*g(j,k)(4)把小波系数Wf(j,k)记为。将初始信号f(k)=s(k)+n(k)进行离散小波变换处理,结合初始信号线性性质,经过小波变换分解得出的小
9、波系数组成包括两个部分,Wf(j,k)和 s(k)对应,记为 uj,k,Wn(j,k)和 n(k)对应,记为vj,k,则Wj,k=ujk+vjk。对小波系数进行阈值去噪相应的步骤如下3:确定进行小波变换分解相应的层数,之后对包含噪声的信号做变换与分解处理,得出相应的小波系数。小波系数处理采用阈值处理方法。提取出低频系数 a3和高频系数 dl、d2、d3,之后进行阈值处理,处理后得出一组新系数,得出的系数和a3一起构成小波系数估计值。对Wj,k进行二次重建处理,得出去除噪声的信号f(k)。2基于PSO算法在阈值去噪中的分析2.1粒子群优化(PSO)算法假设种群 X=x1,x2,-,xm包含于 n
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