火花放电信号中周期性干扰的抑制.docx

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1、火花放电信号中周期性干扰的抑制摘要：电机运行时产生的火花放电信号极易受到各种电磁干扰的影响，这些电磁干扰包括连续的周期性干扰、脉冲性干扰以及白噪声，其中周期性干扰最为普遍。小波变换因其具有良好的时频局域化性能而广泛地用于信号处理。且信号消噪比传统的傅立叶分析优越,特别是对非平稳信号的消噪,能区分信号中的突变部分和噪声,实现非平稳信号的消噪。本文采用具有多分辨率分析特点的小波变换方法对周期性干扰进行抑制。关键词：火花放电信号；周期性干扰；小波变换；多分辨率分析Abstract：Asparkdischarg

2、esignalfromamotoroperatingiseasilyaffectedbyvariouskindsofelectromagneticinterference,whichcomprisesacontinuousperiodicinterference,pulseinterferenceandwhitenoise,themostcommonofwhichisperiodicinterference.Wavelettransformiswidelyusedinsignalprocessingbe

3、causeofitsgoodperformanceandtime-frequencylocalization.Andthesignalde-noisingissuperiortothetraditionalFourieranalysis,especiallyfornon-stationarysignal,itcandistinguishnoiseandthemutationspartofthesignaltoachievenoisecancelingofthenon-stationarysignals.

4、Inthispaper,usingwavelettransformmethodwhichhasthecharacteristicsofmulti-resolutionanalysisprocessesperiodicinterference.Keywords:sparkdischargesignal;periodicinterference;Wavelettransform;multi-resolutionanalysis1前言在矿井下，电机的运行会产生火花放电，当外部环境例如瓦斯浓度达到一定的条件时，

5、极有可能发生爆炸，因此研究电机火花放电的信号特征，在在线监测火花放电信号的基础上，能够及时发现火花放电信号，从而预防事故的发生。放电信号中混有周期性干扰、脉冲性干扰以及白噪声，其中周期性干扰包括系统高次谐波、载波通讯以及无线电通讯等，因此，研究对火花放电中周期性干扰的抑制十分重要,采用LC滤波器和SVC有源滤波器等硬件除噪技术可以有效地去除干扰。其优点为：操作简单，成本低，但是此方法只适用于特定的干扰频段，对于复杂的干扰环境，这种方法调节效果差，难以达到要求。随着现代数字信号处理技术的发展，放电除噪技术

6、向数字滤波的方向发展，常见的数字滤波技术有时频滤波、有限冲击响应滤波器（FIR滤波器）、自适应滤波法、小波分析等。然而时频滤波容易导致信号发生畸变；FIR滤波器只能除去固定频率的噪声，当干扰频率发生变化时，必须改变滤波参数，同时伴有能量损失；对于频率范围较宽或者是较窄的噪声，自适应滤波法容易造成放电信号的畸变。小波变换因其具有良好的时频局域化性能而广泛地用于信号处理,能区分信号中的突变部分和噪声,实现非平稳信号的消噪。使用虚拟仪器和高斯表获得电机产生的火花放电信号数据，采用小波分析法对放电信号中的周期性

7、干扰进行处理，并在MATLAB下利用小波变换工具箱,编写程序实现信号去噪处理。仿真结果显示了小波变换在处理非平稳信号中的优势。2小波变换法抑制周期性干扰的原理小波分析方法是一种新的时频分析方法，在时域和频域同时具有良好的局部性，特别适合处理非平稳信号。满足以下条件或其等价条件的函数称为基小波，或母小波。为的傅里叶变换。（1）上式中,均为常数，为伸缩因子，为平移因子，是母小波经过移位和伸缩所产生的一族函数，我们称之为小波基函数，或简称小波基。对于任意的函数的小波变换为：（2）其逆变换为：（3）Mallat

8、S提出了多分辨率分析的概念，并给出了小波分解与重构的快速算法，即Mallat算法。小波的多分辨率分析特性能将信号在不同尺度下进行多分辨率的分解，并将交织在一起的各种不同频率组成的混合信号分解成不同频段的子信号，因此对信号具有按频带处理的能力。应用小波分解与重构的方法去噪具体步骤是：根据需要，将含有噪声的信号在某一尺度下分解到不同的频带内，然后再将噪声所处的的频带置零，进行小波重构，从而达到去噪的目的。由于周期性干扰的频率集中在30~500K