故障分析中小波软阈值改进除噪方法.pdfVIP

继电器 V01．32 第32卷第24期 No．24 2004年12月16日 RELAY Dec．16，2004 15 故障分析中的小波软阈值改进除噪方法 刘毅华1，赵光宙2 (1．浙江大学宁波理工学院，浙江宁波315100；2．浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027) 摘要：软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪，要求在降低噪声水平的同时，保留信 号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性，在“噪声强度估 计”、“阈值选择策略”和“小波系数调整策略”三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方 法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾，并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。 关键词：故障分析； 小波变换；软阂值； 去噪 中图分类号：TM71l 文献标识码：A 文章编号：1003_4897(2004)24J0015旬5 O 引言 如 3 小波分析(waveletAnalysis)由于具有良好的时缩和戈平移而得到。 频局部化特性和对信号自适应“变焦距”多尺度分析 通过调整尺度因子s，小波变换可将信号厂(￡) 的能力，能够探测在正常信号中出现的暂态反常信号 分解成不同频带上的分量进行分析；通过调节位移 并展示其成分，所以一经出现就被应用到故障检测 因子茗，小波变换又可将信号分解为不同时间区间 中。但电信号中所存在的噪声会影响小波检测方法 上的分量进行分析。在实际应用中，常对尺度因子 的性能，严重的甚至会导致小波检测方法失效，因此 s和位移因子算进行二进制离散，即s=掣和石=2’· 如何有效地降噪就成为故障检测的关键环节之一。 Mallat通过寻找小波变换系数的局部极大值点 2叫2妖寺一．i})(简记为嘭，。)，则小波分解算法为： 重构信号，以此来逼近未被噪声污染的原始信 二 号…，但这种方法只能以10‘2级的均方误差近似地 r趴f)=芝2^。9一狄t一2广1m) “ 恢复信号。由Donoho提出的基于阈值处理的小波 J r¨ 、。7 软阈值去噪技术旧J，被证明是一种有效的方法。本 1 w狄￡)=∑g。9一坂f一∥～m) 【 m 文在软阈值去噪方法的基础上，结合故障信号的特 式中：取￡)为采样信号／(f)的离散平滑逼近信号 点，在“噪声强度估计”、“阈值选择策略”和“系数调 (简记为9，一般令so为原始采样信号)；驴厂(f) 整策略”三个方面提出了改进，使得去噪更具稳健 为八￡)的离散细节信号(即小波变换，简记为矽)； 性，在去噪和保留信号特征这对矛盾的选择上增加 了灵活性。