南理工-電氣設備故障診斷課程-第3章診斷技術(shù)中的信號處理

電氣設備故障診斷技術(shù)

第三章診斷技術(shù)中的信號處理方法單梁南京理工大學自動化學院電氣工程系1一、概述二、窄帶干擾抑制——自適應處理器三、窄帶干擾抑制——頻域處理四、窄帶干擾抑制——小波分析五、白噪抑制六、脈沖干擾抑制七、數(shù)據(jù)處理第三章主要內(nèi)容及安排2第3章診斷技術(shù)中的信號處理33.1概述一）作用電氣設備監(jiān)測中常使用微機化的數(shù)字測量裝置，包括傳感器、調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集器、信號傳輸部分和微計算機。

傳感器檢測信號中常伴隨各種干擾，因此除了在硬件中采取抑制干擾的措施外，對檢測所得的信號一般還需處理以盡可能的抑制干擾，提煉有用信息（信號特征提取）。應用于診斷的主要目的：1）提高信噪比；2）提取信號特征。本章將從干擾抑制和數(shù)據(jù)處理兩個方面進行介紹。第3章診斷技術(shù)中的信號處理43.1概述二）電磁干擾電磁干擾(EMI)英文：(ElectroMagneticInterference)是干擾電纜信號并降低信號完好性的電子噪音，EMI通常由電磁輻射發(fā)生源如馬達和機器產(chǎn)生的。

電氣設備監(jiān)測中常將電磁干擾源劃分為窄帶干擾源和脈沖（寬帶）干擾源。脈沖干擾源還可按規(guī)律劃分為周期性和隨機性兩類，此外還有白噪聲。

第3章診斷技術(shù)中的信號處理53.1概述二）電磁干擾

窄帶干擾源：負荷電流、故障電流，電力架空線傳送的載波通信信號，開關電源、時鐘振蕩器、頻率變換器、高頻設備等，它們發(fā)出的單一頻率或多種頻率的干擾信號。

周期性脈沖干擾源：電力電子器件、高電壓導體電暈、發(fā)動機、電動工具等在啟動、工作和切斷時的干擾，信息技術(shù)、工業(yè)控制設備中的脈沖信號。

隨機性脈沖干擾源：絕緣子表面污穢放電、電氣機車導電弓與架空線的放電、靜電放電、電感性負荷的切合、雷電脈沖等。

3.2窄帶干擾抑制（一）——自適應處理器6

對檢測信號中的窄帶干擾，可使用數(shù)字濾波器、自適應處理器、頻域處理和小波分析等進行抑制。

濾波是抑制窄帶干擾的一種常用方法，前提是信號與干擾所處頻帶不同。

硬件濾波器是由電阻、電感、電容和放大器組成的電路，依靠調(diào)整電路結(jié)構(gòu)和元件參數(shù)來實現(xiàn)合適的濾波器特性。

數(shù)字濾波器是一種軟件系統(tǒng)，依靠算法來實現(xiàn)合適的濾波器特性。常用的數(shù)字濾波器有巴特沃茲濾波器和切比雪夫濾波器等。

參考文獻03-1.pdf71）自適應處理器自適應處理器包括數(shù)字濾波器、加法器和自適應算法。根據(jù)信號檢測時的窄帶干擾特點，自適應算法會自行調(diào)整濾波器特性，以最有效地抑制干擾。2）數(shù)字濾波器濾波器h為p階FIR數(shù)字濾波器。3.2窄帶干擾抑制（一）——自適應處理器83）隨機梯度法偏差最小的目的是使信號與干擾源“最優(yōu)”的分開，可以偏差平方的期望值作為最優(yōu)值。參考文獻03-2.pdf3.2窄帶干擾抑制（一）——自適應處理器91）傅里葉變換通過頻域處理抑制窄帶干擾的基礎是傅里葉分析。

電氣設備診斷中涉及到的信號通常可以分解為傅里葉級數(shù)。對于周期性信號，分解后得到各次諧波的幅度和相位，構(gòu)成了信號頻譜的幅度頻率特性和相位頻率特性。對于非周期性信號，引入頻譜密度的概念，經(jīng)傅里葉變換后也可得到信號的頻譜信息。3.2窄帶干擾抑制（二）——頻域處理101）傅里葉變換周期性信號的時域表達形式：傅里葉級數(shù)的三角函數(shù)展開式：傅里葉變換：傅里葉反變換：3.2窄帶干擾抑制（一）——自適應處理器111）傅里葉變換通常，傳感器檢測得到的模擬信號要轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，它們是長度有限的離散數(shù)據(jù)，對它們進行的傅里葉變換稱為離散傅里葉變換（DFT）。

為了解決計算量大、數(shù)據(jù)占用計算機內(nèi)存容量大的問題，又出現(xiàn)了快速傅里葉變換（FFT），F(xiàn)FT在診斷技術(shù)中得到了廣泛應用。3.3窄帶干擾抑制（二）——頻域處理122）頻域處理對混有窄帶干擾的檢測信號在頻域抑制干擾，再將其變換為時域信號，這種抑制窄帶干擾的方法稱為頻域處理法。3.3窄帶干擾抑制（二）——頻域處理132）頻域處理當局部放電檢測信號中混入窄帶干擾后，在局部放電脈沖信號的幅頻特性上將疊加上一些窄帶干擾的頻率成分，可使用譜線刪除法、頻域開窗法或多通帶濾波法來抑制。

當干擾源較少時，可將譜圖中的垂直譜線刪除，再對處理后的譜圖進行快速傅里葉反變換IFFT得到時域波形，稱為譜線刪除法。

3.3窄帶干擾抑制（二）——頻域處理142）頻域處理當窄帶干擾在頻域占有一定寬度時，可在頻域相應位置開窗，對經(jīng)處理的譜圖進行IFFT，這種方法稱為頻域開窗法。

3.3窄帶干擾抑制（二）——頻域處理152）頻域處理當干擾源較多、又各在頻域占有一定寬度時，可選擇頻域中無干擾的頻域范圍作為信號通帶，進行多通帶濾波，對經(jīng)處理的譜圖進行IFFT，該方法稱為多通帶濾波法。

在得到的時域波形中窄帶干擾也將被抑制，放電信號顯示出來，由于較多的頻率分量丟失，脈沖波形會有較大的變化。3.3窄帶干擾抑制（二）——頻域處理163）應用實例某電廠500KV變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)采集波形，經(jīng)譜線刪除法后得到較為明顯的局部放電脈沖波形。

參考文獻03-4.pdf3.4窄帶干擾抑制（二）——頻域處理171）時域局部分析傅里葉變換能夠分析信號x(t)的頻率特性，但是這樣得到的是信號在整個時域的頻譜，而不是局部時間范圍內(nèi)的信號頻域特性。

為了解x(t)在局部范圍內(nèi)的頻率特性，可進行短時傅里葉變換（STFT）或稱加窗傅里葉分析。該分析方法是先對信號x(t)施加時間上有限的滑動窗函數(shù)，再進行傅里葉變換。

但是STFT在分析頻率降低時時域視野并不放寬，分析頻率增加時域分析范圍也不放寬，不能敏感地反映信號的突變。

因此近年來小波變換(wavelettransform,WT)稱為強有力的信號處理工具，具有多分辨率特性，可在時域、頻域表現(xiàn)信號的局部特征，更適合處理具有瞬態(tài)突變特性的信號。3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析182）小波變換小波變換屬線性變換，無干擾項，在低頻處頻率分辨率高，在高頻率處時間分辨率高，即時頻分辨率可變，具有“變焦”特性，因此具有對非平穩(wěn)信號局部化分析的突出優(yōu)點，有良好的時域定位功能，越來越引起人們的重視。小波函數(shù)系，它通過一基本小波(母小波)的平移和收縮構(gòu)成的，并具有波動性、時域衰減性和頻域衰減性的性質(zhì)，對一基本小波函數(shù)引入“尺度參數(shù)”a和“位移參數(shù)”b，可以產(chǎn)生一組小波函數(shù)。

3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析192）小波變換

3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析尺度參數(shù)a和位移參數(shù)b不僅影響窗口的位置，也影響著窗口的形狀。假設函數(shù)的窗口中心和半徑分別為

。在時域上，由函數(shù)的定義得其中心為

則定義給出的小波變換得到的是函數(shù)f(t)在時間窗口。

上的局部信息，隨著a值的增大，時間窗口寬度變寬，在時域上的分辨率降低。在頻域上，假設窗函數(shù)

a增大，窗口變窄，在頻域上的分辨率提高。202）小波變換

3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析實際應用中常采用離散形式，即

其中T為采樣間隔

小波變換是一線性變換，它的物理圖案就是用一族頻率不同的振蕩函數(shù)作為窗口函數(shù)

對信號進行掃描和平移，其中a為改變振蕩頻率的尺度參數(shù)，b為定位參數(shù)。212）小波變換

3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析正交多分辨小波分解及其時-頻特性圖

圖中，H和G分別可以看成低通濾波器和高通濾波器，分別對信號濾波提取信號緩變和細節(jié)或突變特征。

基于多分辨率分析的快速小波變換是利用正交小波基將信號分解為不同尺度下的各個分量，其實現(xiàn)過程相當于重復使用一組高通和低通濾波器對時間序列信號進行逐步分解，高通濾波器產(chǎn)生信號的高頻細節(jié)分量，低通濾波器產(chǎn)生信號的低頻粗略分量。濾波器得到的兩個分量所占的頻帶寬度相等。每次分解后，將信號的采樣頻率降低一半，下一步對低頻分量重復以上的分解過程，得到下一層次的兩個分解分量。223）應用實例（03-5.PDF）

應用小波分析方法可有效抑制窄帶干擾，現(xiàn)場局部放電檢測數(shù)據(jù)更易分析和處理。原始數(shù)據(jù)：處理后的數(shù)據(jù)：3.4窄帶干擾抑制（三）——小波分析233.5.1時域平均法

白噪聲是電氣設備信號檢測中經(jīng)常遇到的一種隨機干擾，可以使用時域平均法或小波分析法進行抑制。

時域平均法的原理較為簡單。如果被檢測信號是周期性的（50Hz電源中周期出現(xiàn)局放），就可使用時域平均法來抑制白噪干擾。

在時域內(nèi)按有用信號周期的整數(shù)倍將測量獲得的數(shù)據(jù)劃分為若干個樣本，再進行平均，則數(shù)據(jù)處理前后有用信號的幅度基本不變，而白噪干擾將受到抑制?！獣r域平均法3.5白噪抑制243.5.1時域平均法設x(t)為所獲取的回轉(zhuǎn)機械運行中產(chǎn)生的機械信號,對應的離散信號為Xn=X(△n),△為采樣間隔。按回轉(zhuǎn)頻率f0提取相應的周期信號,則將Xn分為P段,每段對應周期T=1/f0,并設各段采樣點數(shù)相等為N。那么,時域同步平均Xn可以表示為

對上式作Z變換得

根據(jù)Z變換的時移特性，

化為：

化簡并令，可得時域同步平均的頻率響應函數(shù)3.5白噪抑制3.5.1時域平均法因為，

最后得到時域同步平均系統(tǒng)的幅頻、相頻特性分別為：濾波前濾波后253.5白噪抑制3.5.2小波去噪法

（1）基本原理：小波變換具有在時、頻兩域突出信號局部特征的能力，這些特征可以是反映個別信號特點的某些參量，也可以是很多信號共有的共性量。

例如：信號的過零點、極值點、過零間隔等公共特征。小波變換奇異點（過零點、極值點）在多尺度下的綜合表現(xiàn)，使其具有表征信號突變特征的能力。

通過小波變換的過零點和極值點來檢測信號的局部突變。然而過零點的檢測易受干擾影響，因此采用極值點效果更好。263.5白噪抑制3.5.2小波去噪法

（2）小波變換極大值在多尺度上的變化數(shù)學上采用李氏指數(shù)（Lipschitzexponent）a來表征函數(shù)的局部特征。如有

當尺度因子時得到：

上述公式反映了

小波變換中數(shù)值隨尺度j和李氏指數(shù)a的變化規(guī)律。

當a>0時，小波變換的極大值隨尺度j的增大而增大；當a<0時，小波變換的極大值隨尺度j的增大而減?。?/p>

當a=0時，小波變換的極大值不隨尺度改變。273.5白噪抑制3.5.2小波去噪法

（3）小波去除白噪小波法去除白噪的應用中，白噪的李氏指數(shù)為：由上式可知，其小波變換極大值隨尺度的增加而減小，即白噪的極大點隨尺度的增加而減少。因此當信號中混有白噪時，大尺度下的極大點主要屬于信號。

消除白噪的做法是：對測量獲得的信號進行不同尺度下的小波變換；以大尺度下的極值點為基礎；逐步減少j值，根據(jù)高一級極值點的位置尋找本級的對應極值點，并去除其他極值點；逐級搜索，直至j=1為止；以選擇出來的極值點重建信號。283.5白噪抑制3.5.2小波去噪法

（3）小波去除白噪原始局放信號疊加白噪聲后小波去噪后的信號

293.5白噪抑制脈沖型干擾可分為周期性干擾和隨機性干擾兩類。

對于隨機性脈沖干擾，由于干擾在時間、幅度、脈沖參數(shù)上的隨機性，對其進行抑制是相對困難的。

對于周期性脈沖干擾

，雖然干擾出現(xiàn)具有周期性，但由于情況復雜多樣（電暈在發(fā)生相位和幅度上具有分散性，某些周期脈沖干擾與局放信號具有相似性），使得脈沖干擾的抑制也有困難。

時域開窗法是對測量獲得信號進行分析，對確認的脈沖型干擾，通過軟件對干擾所處時域內(nèi)的數(shù)據(jù)清零，以此來抑制脈沖干擾。這是目前比較通用的一種方法。

此外平衡法、脈沖鑒別法也有所研究，不過實際應用還需進一步研究。303.6脈沖干擾抑制時域開窗法313.6脈沖干擾抑制3.7.1數(shù)據(jù)校正

受電氣設備運行現(xiàn)場自然環(huán)境和電磁環(huán)境中各種因素的作用，監(jiān)測數(shù)據(jù)可能會受到影響，在根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行狀態(tài)診斷前，應對數(shù)據(jù)進行校正。以溫度監(jiān)測值校正為例，主要有四種溫度校正方法。1）電流傳感器溫度特性校正法

根據(jù)周圍環(huán)境溫度和所使用的電流傳感器的溫度特性，對介質(zhì)損耗監(jiān)測值進行數(shù)據(jù)校正是一種最直接的方法。2）同期數(shù)據(jù)對比校正法

考慮到各地區(qū)每年溫度變化規(guī)律基本相同，可嘗試用不同年份相同日期的介質(zhì)損耗比較來進行溫度校正。323.7數(shù)據(jù)處理3.7.1數(shù)據(jù)校正

以溫度監(jiān)測值校正為例，主要有四種溫度校正方法。3）同溫數(shù)據(jù)對比校正法

如果不同年份同一天的溫度存在較大差異，可以使用本方法進行校正。若溫度差超過