[发明专利]一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法

说明书

本发明公开了一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法，步骤1：结合形态学的开运算和闭运算构造形态开‑闭F_OC滤波器和形态闭‑开F_CO滤波器；步骤2：将形态开‑闭F_OC滤波器和形态闭‑开F_CO滤波器进行组合，形成平均组合形式滤波器；步骤3：选取结构元素，并代入平均组合形式滤波器信号进行去噪处理。本发明提供的一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法，对信号中的各种噪声成分均能达到有效抑制的效果。

技术领域

本发明涉及一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法，属于振动信号处理技术领域。

背景技术

目前，电抗器振动信号分析的目的是为了提取电抗器机械运行的状态信息，通过对振动信号的分析处理，为状态监测和故障诊断提供依据。然而，现场测得的振动信号中含大量噪声成分或早期故障信号，具有特定形态特征的故障信号很可能会淹没在强烈背景噪声中，所以在对信号提取特征量前先要对信号进行滤波去噪预处理。

数学形态学是一种具有一套完整理论及算法体系的非线性图像或信号的处理和分析工具，其系统性和严密性不亚于传统的线性信号处理理论，数学形态学是以集合论、积分几何和拓扑学位基础发展起来的一种有别于时空域分析和频域分析的数学方法。数学形态学最基本的形态变换运算包括膨胀和腐蚀，不仅可以去除信号中小于尺度结构元上的细节，而且可以同时保留信号的基本特征，在不丢失信号主要信息的情况下，可以简化信号的数学结构，这就如同在不同尺度下观察信号，当使用尺度较小的结构元时，可以看到较多的细节，如果换用尺度较大的结构元，看到的就只有粗的轮廓。

数学形态学的膨胀运算可以增大离散信号的谷值，扩展峰顶，相当于在结构元素的滑动滤波窗内对离散信号进行最大值滤波处理；数学形态学的腐蚀运算则可以减小离散信号的峰值，加宽谷域，相当于对离散信号在结构元素的滑动滤波窗内进行了最小值的滤波处理。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于形态滤波器的电抗器振动信号处理方法，包括如下步骤：

步骤1：结合形态学的开运算和闭运算构造形态开-闭F_OC滤波器和形态闭-开F_CO滤波器；

步骤2：将形态开-闭F_OC滤波器和形态闭-开F_CO滤波器进行组合，形成平均组合形式滤波器；

步骤3：选取合适的结构元素，并代入形态开-闭F_OC滤波器、形态闭-开F_CO滤波器、平均组合形式滤波器分别对同一信号进行去噪处理；

步骤4：求取去噪后信号的SNR(信噪比)、MSE(最小均方误差)这两个参数，对比去噪效果。

进一步的，所述形态学的开运算用于对信号上方的峰值噪声进行滤除，形态学的闭运算用于对信号下方的低谷噪声进行滤除；采用形态学的开运算与形态学的闭运算级联形式构造成形态开-闭F_OC滤波器，采用形态学的闭运算与形态学的开运算级联形式构造成形态闭-开F_CO滤波器，形态开-闭F_OC滤波器、形态闭-开F_CO滤波器用于同时去除信号中的正、负脉冲两种噪声。