發(fā)布時(shí)間：2019-09-03 16:58

【摘要】：小波去噪是局部放電(PD)檢測(cè)中常用的去噪手段,小波閾值的選取會(huì)對(duì)局部放電信號(hào)失真度及誤差產(chǎn)生重要影響。為了提高局部放電小波去噪的自適應(yīng)能力,降低去噪畸變,提出了1種用于局部放電信號(hào)去噪的混合粒子群優(yōu)化小波自適應(yīng)閾值估計(jì)(HPSOWATE)算法。針對(duì)普通閾值選取算法容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,采用融合了交叉、變異的HPSOWATE算法進(jìn)行了全局自適應(yīng)搜索最優(yōu)閾值。引入遺傳算法及標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。對(duì)局部放電染噪仿真信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)信號(hào)的去噪結(jié)果表明,該算法能夠有效地跳出局部最優(yōu)位置,較快收斂到全局最優(yōu),顯著提升了結(jié)果可信度和算法計(jì)算速度。計(jì)算結(jié)果表明,所提出的算法在不同信噪比下得到的去噪信號(hào)的均方誤差(MSE)和幅值誤差都最佳,能更好地去除局部放電信號(hào)中的白噪聲,具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

來(lái)更新速度和位置。(5)計(jì)算全局最優(yōu)值變化，判斷是否需要執(zhí)行混沌或變異操作，若需要?jiǎng)t執(zhí)行步驟(6)，否則執(zhí)行步驟(7)。(6)根據(jù)全局最優(yōu)值變化大小來(lái)選擇執(zhí)行混沌操作或變異操作。(7)判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，，如未達(dá)到則執(zhí)行步驟(3)，否則輸出最優(yōu)值λbest。本文的HPSOWATE算法的參數(shù)設(shè)定如下：粒子群的數(shù)量m=40，最大迭代次數(shù)tmax=100，權(quán)重系數(shù)的最大值maxω=0.9、最小值minω=0.4，粒子最大速度vmax=0.2λmax，Δ1和Δ0分別設(shè)置為0.1和0.01。HPSOWATE算法的基本計(jì)算流程圖如圖1所示。3去噪結(jié)果分析3.1去噪效果評(píng)價(jià)參數(shù)及去噪算法為評(píng)價(jià)去噪算法對(duì)染噪信號(hào)的去噪效果，定義去噪均方誤差ξ和幅值誤差ε，均方誤差ξ的定義見(jiàn)式(3)，幅值誤差ε的定義為odo100%AAAε=×(20)圖1混合粒子群優(yōu)化小波自適應(yīng)閾值估計(jì)算法去噪計(jì)算流程圖Fig.1Flowchartofde-nosingusingHPSOWATEalgorithm

vethresholdestimation，PSOWATE)算法。(4)HPSOWATE算法，它是指本文提出的混合粒子群優(yōu)化小波自適應(yīng)閾值估計(jì)(hybridparticleswarmoptimizationwaveletadaptivethresholdesti-mation，HPSOWATE)算法。上述4種去噪算法中，GOWATE算法、PSOWATE算法和HPSOWATE算法的核心思想均為自適應(yīng)迭代。4種去噪算法統(tǒng)一設(shè)置基小波為‘db8’，分解層數(shù)為6層。3.2局部放電仿真信號(hào)的去噪分析不同故障下產(chǎn)生的局部放電表現(xiàn)出不同的波形特征，指數(shù)衰減模型sa和振蕩衰減模型sb是目前較為常用的局部放電模擬模型，其圖形如圖2(a)所示。其中第1個(gè)脈沖為指數(shù)衰減模型sa，第2個(gè)脈沖為振蕩衰減模型sb。圖2(b)為仿真信號(hào)被信噪比γSNR等于1的白噪聲污染后的信號(hào)。為比較自適應(yīng)閾值選擇精度，對(duì)圖2(b)所示脈沖采用GOWATE算法、PSOWATE算法和HPSOWATE算法這3種去噪算法來(lái)進(jìn)行迭代計(jì)算，重復(fù)測(cè)試50次并比較各層小波閾值，得到的結(jié)果如表1所示。從表1中可以看出：HPSOWATE算法得到的閾值明顯優(yōu)于GOWATE算法和PSOWATE算法；GOWATE算法雖然能夠?qū)ふ业阶顑?yōu)解附近，但是局部搜索能力較弱，只能得到次優(yōu)閾值；PSOWATE圖2典型局部放電脈沖仿真模型Fig.2TypicalsimulativePDpulsewaveforms表13種去噪算法閾值選取對(duì)比Table1ThresholdvaluecomparisonbetweenGOWATE,PSOWATEandHPSOWATEalgorithm層數(shù)去噪算法最大閾值最小閾值平均值最優(yōu)閾值1GOWATE0.81450.71290.7889PSOWATE0.78440.67850.77540.7839HPSOWATE0.78470.78380.78402GOWATE0.89010.79840.8601PSOWATE7.94720.79470.89520.8430HPSOWATE0.87470.84290.84373GOWATE0.91510.86660.8762PSOWATE0.86660.86660.86660.8666HPSOWATE0.86660.86660.86664GOWATE1
【作者單位】： 特高壓輸變電技術(shù)與裝備山東省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(山東大學(xué)電氣工程學(xué)院);華中科技大學(xué);國(guó)網(wǎng)山東省電力公司萊蕪供電公司;
【基金】：山東省科技發(fā)展計(jì)劃(2014GGX104006)~~
【分類號(hào)】：TM855

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本文編號(hào)：2531476