本文關鍵詞： MOA避雷器 泄漏電流 閾值原則 均方根值 三次倍頻幅值比 總體經(jīng)驗模態(tài)分解　出處：《科學技術與工程》2014年31期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：MOA避雷器泄漏電流中的阻性分量是反映MOA運行狀態(tài)的有效特征量,但MOA通常運行在強電場和強磁場環(huán)境中,MOA避雷器在線監(jiān)測系統(tǒng)采集的泄漏電流信號必然混疊很多噪聲,不經(jīng)有效的信號去噪即采用,會影響監(jiān)測系統(tǒng)的信號處理、分析和MOA避雷器故障診斷的準確性。針對MOA避雷器泄漏電流的特點,結合通用閾值(sqtwolog)原則、啟發(fā)式閾值(heursure)原則、無偏似然估計閾值(rigsure)原則和極值閾值(minimax)原則,提出了總體經(jīng)驗模態(tài)分解(簡稱EEMD)閾值去噪方法。采用均方根值、三次倍頻幅值比和去噪后的波形這三個評價標準來判斷EEMD閾值去噪的優(yōu)劣,通過對信號仿真和現(xiàn)場采集的實測信號進行分析,得出基于無偏似然估計閾值原則是最佳的EEMD閾值去噪方法。
[Abstract]:The resistive component in the leakage current of MOA arrester is an effective characteristic to reflect the running state of MOA. However, the leakage current signals collected by the on-line monitoring system of MOA arrester usually run in the environment of strong electric field and strong magnetic field. Without effective signal de-noising, it will affect the signal processing, analysis and the accuracy of MOA arrester fault diagnosis. According to the characteristics of leakage current of MOA arrester, combining with the general threshold value and heuristic threshold heuristics principle, Based on the unbiased likelihood estimation threshold and extremum threshold minimax principle, a threshold denoising method based on global empirical mode decomposition (EEMDM) is proposed. The root-mean-square (RMS) value is used. The three evaluation criteria, namely, the ratio of amplitude to value of cubic frequency doubling and the waveform after denoising, are used to judge the merits and demerits of EEMD threshold denoising. Through the analysis of the signal simulation and the measured signals collected in the field, It is concluded that the unbiased likelihood estimation threshold principle is the best EEMD threshold denoising method.
【作者單位】： 四川理工學院人工智能四川省重點實驗室;
【基金】：人工智能四川省實驗室重點項目(2011RZ005)資助
【分類號】：TM862

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1551209