基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第22期继电器Vo1．34No．222006年11月16日RELAYNov．16，200627基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用钱勇，黄成军，戚伟(上海交通大学电气工程系，上海200240)摘要：自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰，设置自适应滤波器的参数比较容易，但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰，设置自适应滤波的参数就会变得很困难。根据经验模态分解EMD(EmpiricalMode

2、Decomposition)的分频特性，将EMD引入自适应滤波算法，提出了一种基于EMD的自适应滤波算法局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后，会分解到不同的模态函数中，从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰，在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波，可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题，并能获得比普通自适应滤波更好的效果。仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性关键词：经验模态分解；固有模态函数；自适应滤波；局部放电：窄带干扰中图分类号：TM721文献标识码：A文章编号：1003-48

3、97(2006)224)02％05模态分解EMD(EmpiricalModeDecomposition)。0引言EMD是近年来由美国国家航空和宇宙航行局检测局部放电是监测大型电力设备的绝缘状态(NASA)提出的一种新的信号分析方法。该方法的重要手段。近年来众多学者在这方面做了深入的基于信号的局部特性，可以自适应地将信号分解成研究。在实际设备运行时，由于存在大量的现场干不同频段的固有模态函数IMF(IntrinsicModeFunc—扰，局放往往淹没在噪声之中，为了获得有效的局放tion)。局放中含有的多频率窄带

4、干扰经EMD分解信息，必须对噪声干扰加以抑制。在现场众多的之后，会分解到不同的IMF中，在此基础上对IMF干扰源中，载波通讯、高频继电保护等引起的周期性进行滤波，可以将多频率窄带干扰抑制的问题转化窄带干扰的影响尤为严重，应该作为首先抑制的对为多个单频率窄带干扰抑制的问题，从而解决了多象。对于窄带干扰，目前有多种抑制方法，如FFT频率窄带干扰下自适应滤波器参数选择困难的问滤波、自适应滤波、小波变换等。其中，F盯滤波和题。验证这种新算法的町行性及优越性足本文研究小波变换都是通过频域内的子带滤波来达到抑制窄的目的带的

5、目的的，但是如何确定窄带干扰的频率，目前还1经验模态分解没有可行的方法，因而很难用于实际信号的处理。相比于其它的方法，自适应滤波由于无需预先知道1．1EMD的基本原理窄带干扰的频率，可以获得较好的抑制窄带F扰的EMD又称为Huang变换。该变换方法认为，任效果J。但是，众所周知，自适应滤波算法自身也何复杂的信号都是由局部的调幅调频(AM—FM)成存在一些其它的问题，就常用的最小均方(LMS)算份构成的，基于此，可由复杂的信号中直接分离出法而言，它的收敛速度较慢，如果调整步长增加收敛从高频到低频的若干阶基本函数，

6、即固有模态函数。速度，又可能导致稳态误差增大甚至发散。对于单固有模态函数有两个必要条什：①极值点数日与一的频率的窄带干扰，通过Monte—Carlo分析，可以过零点数目的差值不大于1；②均值趋近于0。得到最优的步长，但是对于频率分布范围较宽的多EMD不支持解析式，给定一个信号(t)，其固频率窄带干扰(如影响局放检测的窄带干扰往往有有模态函数可通过如下的迭代算法得到：多种，干扰频率从几十kHz到几MHz)，自适应滤波I)确定(t)的所有极值点；器的参数选择就会变得很困难。为了解决这个问2)对极大值点和极小值点序列

7、分别用3次样题，本文引入了一种新的非平稳信号分析方法：经验条函数进行插值，得到(t)的上包络线“(t)和下包维普资讯http://www.cqvip.com28继电器络线(t)；的长度只要使得r与的相关性很小即可。和Y3)计算上、下包络线的均值线m(t)中的窄带干扰因其周期性所以总是相关的。参考通m(t)=(u(t)+(t))／2(1)道中的自适应滤波器通过调整其加权，使输出Y在4)由下式计算得细节d(t)均方误差最小的意义下接近相关分量——窄带干d(t)=(t)一m(t)(2)扰，而误差e接近于非相关分量——

8、局放信号。t-通道如果满足固有模态函数的条件，d(t)即为(t)的固有模态数；否则，将d(t)视作新待分解信号，返回第1步。重复上述过程，直至d(t)满足固有模态函数的条件。由上述过程得到的d(t)为第1阶固有模态函数，记作C。(t)，然后计算r。(t)=(t)一c。(t)，r。(t)为对应于第l阶固有模态函数c。(t)的残差。窄带周期千扰将r(t)看成一组新的待分解信号，苇复上述l图