[发明专利]基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法

权利要求书

1.一种基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取局部放电测试过程产生的原始信号；

S2、将原始信号中相对高频成分和相对低频成分进行解耦分离；

S3、对相对高频成分进行修正，得到真实的相对高频波动量；

S4、对相对低频成分取绝对值，采用滑动阈值窗，进行扫描，得到白噪声抑制后的PD信号。

2.根据权利要求1所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，在S2中，将原始信号进行解耦分离，相对高频成分时，包括以下步骤：

对原始数据D依次求出局部变化量和累积变化量；

以数据起始点为第一个特征点，累积变化量为0，依次判断下个数据是否为有效波动；记录有效波动的特征点，

对所有有效波动的特征点相应的幅值H_A进行插值，从而得到S_HF。

3.根据权利要求2所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，在依次判断下个数据是否为有效波动时，采用如下方法：

当局部变化量和累积变化量的积，Δd*c0时，不记录该点并继续计算下个点的Δd和c。当Δd*c≤0时，进一步判断累积变化量c与上一个特征点的波动量H_V(k)(k＝1,2,3…)的方向，若两者同向，则更新原有特征点到当前数据点，并将c置零；若两者反向，则判断当前c的绝对值是否大于波动量阈值Th₁。若大于Th₁时，将当前数据点记为一个新的特征点，并将c置零；当小于Th₁时，不记录该数据点，并继续对下一个点进行累加c。

4.根据权利要求2所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，将原始信号进行解耦分离，相对低频成分时，采用如下方法：

提取是S_HF各波动中心构成的曲线作为相对低频成分的原始数据；

判断原始信号何处发生重叠；

对重叠处依次求出局部变化量和累积变化量；以数据起始点为第一个特征点，累积变化量为0，依次判断下个数据是否为有效波动；记录有效波动的特征点T_L，

得到相对低频成分的特征点T_L和相应幅值L_A，通过插值得到S_LF。

5.根据权利要求4所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，采用如下公式判断原始信号何处发生重叠：

H_V(k)＝H_A(k)-H_A(k-1)

其中，H_V(k)表示第k次有效波动的波动量，H_A(k)为第k个特征点对应的幅值，其中Th₂常取0.2。T_C为S_HF的波动中心，A_C为S_HF的幅值。

6.根据权利要求4所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，对相对高频成分进行修正时，包括对信号重叠处按照如下公式进行修正：

其中，H_D(k)为修正后的特征点幅值；H_A(k)为第k个特征点对应的幅值；L_A(k)为低频成分的特征点的相应幅值。

7.根据权利要求4所述的基于WM的局部放电白噪声自适应抑制方法，其特征在于，对相对高频成分进行修正时，包括对信号未重叠处按照如下公式进行修正：

H_D(k)＝H_A(k)-L_A(k)

其中，H_D(k)为修正后的特征点幅值；H_A(k)为第k个特征点对应的幅值；L_A(k)为低频成分的特征点的相应幅值。