為了獲得高電壓電纜的精確和可靠的局部放電信號時，需要進行過濾的白噪聲并且在所監視的信號進行混合的隨機噪聲來創建基于小波閾值的函數的PD信號的噪聲抑制方法優化。算法根據小波變換閾值噪聲進行優化。化的閾值和閾值函數在不同的分解層下具有更好的適應性，如計算機模擬，實驗室模擬和現場測試所證明。化的閾值函數去噪方法具有效率和可行性，不僅可以準確識別PD信號，還可以有效提高高壓電纜線路隔離監測的準確性。鍵詞：高壓電纜;隔離監測;局部放電;功能閾小波DOI：10.11907 / rjdk.172942分類號：TP319文獻代碼：A文章編號：1672-7800（2018）006-0163-04Résumé：為了減輕和局部放電信號的可靠性高壓電纜，有必要過濾白噪聲和隨機噪聲混合信號監測。化后的函數是，閾值函數在不同的分解層下具有良好的適應性。算法通過計算機模擬，實驗室模擬和現場測試證明是有效的。驗結果表明，基于最優化的閾值函數的小波優化閾值函數的有效性和可行性，放電信號的噪聲降低的實用的方法，不僅可以準確地識別實際放電信號，礦用電纜也提高了高壓電纜在線監測的準確性關鍵詞：高壓電纜，絕緣監測，局部放電，小波閾值功能這會影響配電設備的安全穩定運行。
　　前，局部放電方法已得到國內外專家研究人員和許多電能研究機構的認可。被推薦為監測高壓電纜絕緣狀態的最佳方法[1]。過實時監控PD信號，可以評估電纜的絕緣狀態，消除電源線纜故障的風險。而，由于高壓電纜的復雜的工作環境，收集了該領域的PD信號通常會包含很多bruit.Afin得到精確的電纜絕緣狀況，收集到的信號通常是降噪。[2]中，采用模塊最大化降噪算法，在高奇異度信號中具有良好的降噪效果，但模塊最大值對白噪聲非常敏感。[3]中，空間域相關算法，以減輕信號PD，在誤解高頻部分作為消除噪聲的信號和所述低頻部分作為噪聲信號。[4]，基于小波閾值的部分的噪聲抑制方法，采用通用閾值選擇功能：它有降噪的效果良好，當分解的層數是低的，但有用的信號進行濾波時的數分解層很好。[5]中，提出了Donoho等基于SURE閾值選擇方法，它定義了場閾值函數和軟閾值函數的內容和確定相應的缺陷：由于剛性閾值函數是不連續的，雖然軟閾值函數衰減信號，但是波形的振幅容易地過濾，精度是不夠的：去噪生成偽吉布斯（展臺）振蕩現象后得到的信號。文提出的優化小波閾值函數根據小波閾值去噪原理進行優化。一定程度上，該算法校正濾波誤報和classique.En閾值函數分析實驗室環境的模擬和實際降噪的結果的有用波的，該算法是缺陷用于衰減本地信號。波的可行性dénoisement原理閾值與白高斯噪聲嘈雜的復合信號可以如下表示：為了克服軟閾值函數的不連續性和[7]，同時避免了振蕩偽吉布斯治療軟閾值函數的系數后的小波小于實系數小波的絕對值和它很容易產生一個重建誤差本文優化自適應閾值的功能。化的小波閾值功能本文檔提供了優化的小波閾值功能，并將其應用于在線高壓絕緣監測系統的降噪。同分解層的值使得可以相應地調整閾值函數和閾值，從而獲得更高的自適應容量。η=λ處的左右界限等于函數的值，因此閾值函數是連續的。稱性表明該函數在η=-λ處也是連續的。化的閾值函數的結構簡化并易于實現。嚴格且靈活的閾值函數相比，兩者的優點相結合，PD信號的去噪具有顯著的改善效果。強閾值函數具有以下優點：它們之間存在平滑的過渡間隔。著閾值函數隨著|的增加而增加w-j，k |，w-j，k和λ之間的差異減小，很大程度上避免了由漸進閾值函數的去噪引起的恒定偏差的問題。波閾值函數的仿真為了檢驗優化小波閾值函數的有效性，對算法進行了仿真。際和理論研究已經表明，局部放電信號的持續時間是非常短的，并且局部放電脈沖的真實波形是類似于簡單的指數衰減函數或雙指數衰減。而，在實踐中，傳感器的脈沖信號的提取物是更接近的衰減的單或指數阻尼振蕩，并且所述聲音相應的也疊加在此時的信號，為什么模擬實驗該系統的去噪使用指數衰減的雙重振蕩。本形式如下：A是脈沖信號的幅度，τ是信號的衰減系數，f-c是振蕩頻率[8]。
　　過計算很難得到波形。過數值分析進行大量數據調整后，最終參數確定如下：指數衰減的雙振蕩波形為：如圖1所示。擬中的原始PD信號的波形，混合白噪聲之后的波形和干涉信號之后的混合波形被疊加，如圖1所示。2.在圖中可以看出，在添加干擾之后幾乎完全覆蓋了局部放電脈沖，并且必須斷開波形以獲得原始信號。本文提出的優化小波閾值函數被用于衰減噪聲信號PD，和噪聲抑制效果在圖3中示出的上述分析表明，噪聲降低方法，使用小波優化閾值函數具有良好的降噪效果。對有噪聲的局部放電信號進行去噪時，最基本的目標是在保留原始放電信號的同時最大化其他污染噪聲的濾波。比于傳統的閾值函數，等等，算法提供通過保持原始放電信號，這不僅消除了噪聲干擾的形狀的最優異的性能，但保留盡可能信號局部放電脈沖的起源。驗室和現場噪聲測試分析實驗室噪聲測試實驗室模擬模塊主要包括采集模塊，模擬放電模塊，電源，數據通信模塊等[9]。取模塊集成了通信芯片和用于接收和處理所收集的數據在印刷電路上的存儲器芯片，模擬放電模塊用于發送PD信號和數據通信模塊，用于使支持各方的數據交換。驗室模擬裝置在圖4中示出。實驗室模擬實驗中去噪之前和之后的比較在圖5（a）和5（b）中示出。場降噪測試分析對實驗室環境中的噪聲影響不大，但在實際操作中提取部分電纜放電數據時噪聲非常嚴重。了驗證算法管理噪聲的能力，使用該算法的系統安裝在6 kV地面變電站中，算法在運行環境中的降噪效果通過在現場測試損壞的高壓電纜來測試Real。
　　場測試如圖6所示。噪前后的比較如圖7所示。

　　用在實驗室中獲得的去噪數據和波形，在現場和實驗證明，基于優化小波閾值函數的PD信號去噪方法具有更好的降噪能力。
　　統的可靠性[10]。論本文通過優化的小波閾值函數設計和研究了應用于高壓電纜的局部放電信號的解調。驗室試驗和在變電站的高壓電纜的場證明，本文中所描述的噪聲降低方法是減少的噪聲的良好能力，并具有上消除了積極的效果高壓電纜的PD噪聲。過限制來自電纜的局部放電信號，提高了絕緣在線監測的準確性，允許實時監測電纜絕緣的狀況。
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