变压器油色谱小波自适应识别算法的研究.pdfVIP

第46 卷 第7 期 Vol．46 No．7 2009 年7 月 TRANSFORMER July 2009 变压器油色谱小波自适应识别算法的研究 朱 斌，程明霄，谢 玲，靳方方 （南京工业大学自动化学院，江苏南京 210009） 摘要：提出了一种变压器油色谱小波自适应识别的算法。 关键词：电力变压器；油色谱分析；小波 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （ ） TM406 B 1001－8425 2009 07－0042－04 Research on Wavelet Adaptive Recognition Algorithm of Trans- former Oil Chromatographic Analysis ZHU Bin, CHENG Ming-xiao, XIE Ling, JIN Fang-fang （Nanjing University of Technology , Nanjing 210009, China） ： Abstract The algorithm of wavelet adaptive recognition of transformer oil chromatographic analysis is presented. Key words ：Power transformer ； Oil chromatographic analysis ； Wavelet 分析由于具有多分辨分析的特点， 能够聚焦到信号 1 引言 的任意细节进行多分辨率的时频域分析。因此，小波 在线气相色谱技术是目前检测变压器油中溶解 变换能实现时频窗口的自适应变化， 在时域或频域 气体有效的方法之一， 通过色谱分析手段检测油中 同时具有良好的局部化性质。 溶解气体的各组分的性质和浓度， 根据不同类型的 2.1 小波变换软阈值消噪法基本原理 变压器故障对应不同的变压器油溶解气体浓度性质 由于小波变换的小波基都是紧支集， 因此小波 的原理获知变压器故障类型， 进而对变压器的运行 变换具有一种“集中” 的能力，可以使信号的能量在 状态作出故障诊断。 小波变换域集中于少数系数上。相对来说，对这些系 在线气相色谱分析流程是一个具有多因素耦合 数的取值必然大于在小波系数域内能量分散于大量 的复杂系统， 任何一种因素的微小扰动都会导致色 小波系数的噪声的小波系数值， 这意味着对小波系 谱谱图的变化， 基线漂移也会因此表现出极大的随 数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低于固体 机性、不确定性和非线性，这样就导致较小的油色谱 幅度的噪声。 软阈值消噪的处理步骤如下。 组分峰信号湮没在噪声干扰和基线漂移中。 （1）对含噪色谱信号进行小波分解，选择合适的 笔者根据上述变压器油色谱分析的特点， 首先 小波基，确定小波的分解层次 ，并对信号进行二 M 采用小波变换软阈值消噪法对原始色谱信号进行消