本文關(guān)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(yàn)?zāi)B(tài)分解　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年31期 　論文類(lèi)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(yùn)行狀態(tài)的有效特征量,但MOA通常運(yùn)行在強(qiáng)電場(chǎng)和強(qiáng)磁場(chǎng)環(huán)境中,MOA避雷器在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的泄漏電流信號(hào)必然混疊很多噪聲,不經(jīng)有效的信號(hào)去噪即采用,會(huì)影響監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的信號(hào)處理、分析和MOA避雷器故障診斷的準(zhǔn)確性。針對(duì)MOA避雷器泄漏電流的特點(diǎn),結(jié)合通用閾值(sqtwolog)原則、啟發(fā)式閾值(heursure)原則、無(wú)偏似然估計(jì)閾值(rigsure)原則和極值閾值(minimax)原則,提出了總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(簡(jiǎn)稱(chēng)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(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷EEMD閾值去噪的優(yōu)劣,通過(guò)對(duì)信號(hào)仿真和現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行分析,得出基于無(wú)偏似然估計(jì)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(xué)院人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：人工智能四川省實(shí)驗(yàn)室重點(diǎn)項(xiàng)目(2011RZ005)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TM862

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1551209