南方電網(wǎng)玉溪供電局 岳 峰 張 坤 李 昭 陶 偉 李 偉 李天福
實際經(jīng)驗表明大部分斷路器故障的根本原因是其內(nèi)部出現(xiàn)了機械故障[1]。這些機械故障本質(zhì)上是斷路器中的操作機構(gòu)出現(xiàn)了無法有效分離和閉合的現(xiàn)象。在過去的很長一段時間里,斷路器的檢修主要依靠維修人員借助相關(guān)的儀器在系統(tǒng)停止運行的時間里對其進行定期的檢測性試驗,并依據(jù)試驗結(jié)果對其進行維修[2]?,F(xiàn)階段進行斷路器檢測的儀器主要依據(jù)提取動作機構(gòu)信號量并對信號量進行對比的方法判斷斷路器內(nèi)部的操作機構(gòu)是否出現(xiàn)故障。若檢測信號同原有的信號出現(xiàn)了一定的偏差則說明斷路器可能出現(xiàn)了故障,但檢測儀器在檢測過程中會由于受到噪聲的影響而使判斷出現(xiàn)失誤,因此如何消除監(jiān)測過程中的噪聲影響對于提高斷路器檢測的準確率具有非常重要的意義。
信號的存在與否并不影響噪聲的存在,在通信工程中通常將此類恒定的噪聲看做背景噪聲;在信號檢測過程中具有一定價值的信號通常出現(xiàn)在低頻段而噪聲則大部分出現(xiàn)在高頻段。但由于有價值信號通常會存在部分突變信號和尖峰,以及噪聲并不是理想狀態(tài)之中的白噪聲,因此噪聲仍會對信號的檢測帶來負面影響。信號中攜帶能量的大小通常用小波系數(shù)這一指標進行衡量,在理論上小波系數(shù)是指一種能量元。一般情況下儀器收集到斷路器信號的能量元大于噪聲的能量元。
在分析儀器收集的數(shù)據(jù)時首先需對數(shù)據(jù)進行濾波分解處理,信號中包含的能量元件平均排列在小波系數(shù)軸,因此可確定一個適宜的小波系數(shù)閾值,小于閾值的部分被去除,剩余的部分被用于重新構(gòu)建信號。在處理過程中閾值的選擇非常重要,閾值選擇過大會丟失原有信號中的諸多細節(jié)進而造成信號失真;當(dāng)所設(shè)定的閾值較小時不能有效剔除噪聲,因此在實際應(yīng)用這一方法的時需根據(jù)現(xiàn)場條件選擇合適的閾值[3]。
現(xiàn)階段采用小波去噪技術(shù)的優(yōu)點:低熵性。小波系數(shù)自身的分布是不均勻的,因此借助其進行去噪處理后能夠顯著降低信號的熵;多分辨率特性。能夠?qū)⑿盘柕募夥濉⑦吘壍确瞧椒€(wěn)信號準確的體現(xiàn)出來;去相關(guān)性。采用小波去噪技術(shù)能夠使噪聲白化,進而降低噪聲同有價值信號的相關(guān)性,便于去噪的處理。
現(xiàn)階段依據(jù)小波分析技術(shù)進行去噪方法主要有兩種:一是首先對原始數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)中一般含有噪聲)進行小波變換,然后基于相關(guān)系數(shù)法得出各種信號間的相關(guān)性,依據(jù)相關(guān)性大小選擇合適的模型直接進行信號的重構(gòu);二是根據(jù)信號和噪聲的特點利用David L Donoho發(fā)明的閾值法。這一方法是將小波系數(shù)中絕對值較小的部分置零,再將絕對值較大的部分保留或是收縮進而得到一個估計的小波系數(shù)[4],現(xiàn)階段主要采用第二種方法。在對噪聲處理的過程中對儀器收集的所有信號進行分解后,信號的小波系數(shù)一定大于噪聲的小波系數(shù),在此基礎(chǔ)上選擇適宜的閾值就能實現(xiàn)將系統(tǒng)噪聲去除目的。
最小方差閾值法(MSE Threshold):在此基礎(chǔ)上構(gòu)造合理的目標優(yōu)化函數(shù)其中閾值CK能使目標函數(shù)值最??;N表示數(shù)據(jù)長度,s(n)表示原始信號,代表重構(gòu)信號。
硬閾值的處理過程為首先對信號進行分解,其次將小于閾值的小波系數(shù)全部設(shè)定為零值,這一方法在實踐過程存在的缺陷是重新構(gòu)建的信號存在斷點;軟閾值法則是對硬閾值法的優(yōu)化,其只是將邊界上不連續(xù)的部分重置為零,從而使重新構(gòu)建的信號波形連續(xù)、平滑[5]。在對非平穩(wěn)的信號進行處理時,依據(jù)噪聲的去除效果可發(fā)現(xiàn)硬閾值處理法能有效消除儀器收集信號中的高頻噪聲部分,但其去除噪聲存在較大誤差。非平穩(wěn)信號的噪聲中通常包含大量具有一定價值的信息,去除噪聲的過程中不僅要實現(xiàn)噪聲的消除,更要將有價值的信號信息完整保存下來,為實現(xiàn)這一效果,在實踐過程中軟閾值法得到更為廣泛的應(yīng)用。
固定式閾值(Sqtwolog)準則。為有效解決高斯噪聲ε,Donoho與Johnstone提出了這一去噪方法,其中ε實質(zhì)上是一個隨機變量,其均值大小為零,方差表示。依據(jù)通用閾值C1可將其表達為在實際處理過程中采樣點數(shù)通常用n表示。
無偏估計(Rigrsure)準則。進行閾值的自適應(yīng)選擇,針對選定的閾值λ確定其似然估計值并將該值最小化則得到閾值C2。
啟發(fā)式閾值(Heursure)準則。當(dāng)信噪比較小而模型中存在較大噪聲時可采用該法,其表述形式為:設(shè)s為n個小波系數(shù)的平方和,令η=(s-n)/n,則有:
極大極小值閾值(Minimaxi)準則。這一方法在應(yīng)用的過程中會出現(xiàn)一個小波系數(shù)最小均方極值,從統(tǒng)計學(xué)的角度講,該極值可看做一個估計器。這種計算方式能夠?qū)⒁粋€函數(shù)集之中最大均方誤差最小化,其表達形式為:
斷路器在工作過程中產(chǎn)生的信號實質(zhì)上是非平穩(wěn)信號,其信號從整體上可看做兩個部分:一是低頻部分,二是高頻部分。通常高頻部分的信號代表斷路器中觸頭接觸的沖擊信號,能夠反映內(nèi)部機械狀態(tài)的變化。本文以實踐中采集的信號為例,分別采用上文論述的閾值規(guī)則進行小波去噪,并給出了相關(guān)的頻譜分析,展開對去噪效果的評比。
依據(jù)相關(guān)的頻譜分析分析四種規(guī)則的去噪效果可知:Rigrsure和Heursure兩種準則條件選擇的閾值較保守,其去除噪聲的效果有限,信號未發(fā)生較大的改變。在頻譜中的具體體現(xiàn)是高頻部分中存在的尖峰僅是被削弱;Minimaxi和Sqtwolog準則更為徹底的實現(xiàn)了去噪,高頻部分中存在的尖峰幾乎完全被取消,這一準則的優(yōu)點是經(jīng)過去噪處理后信號波形曲線更加平滑,但是信號中在高頻部分中包含的有用信息被去除。
在實踐的過程中小波包也能夠?qū)崿F(xiàn)對噪聲的去除,且其能夠更好的體現(xiàn)信號的局部特點,從整體去噪效果上看其優(yōu)于小波處理。在對斷路器的噪聲進行處理的過程中不僅要有效的去除信號之中包含的噪聲,還要盡可能的保留信號之中存在的高頻信號。結(jié)合上文的分析在采用小波去噪這一技術(shù)時適宜應(yīng)用極大極小閾值準則。