改进自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制

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1、万方数据第29卷第12期2008年12月仪器仪表学报ChineseJoumalofscienti6cInstrumentV01．29No．12Dec．2008改进自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制沈宏1，张蒲2，徐其惠3，曹贝贞4(1河南科技学院机电学院新乡453003；2韶关供电局韶关512026；3北京勘测没计研究院机电处北京100024；4东方汽轮机有限公司风电事、止部德阳618000)摘要：在局部放电在线检测巾，自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范嗣很宽，滤波参数不易设置，同时实测时的窄带f：扰在时频域都表现强烈，局部放电信号会完全淹没于干扰之中，使得

2、一般改进噪声对消算法不能取得较好效果。为此，提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法，首先在频域巾降低干扰幅值，接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带，各频带内的窄带干扰频率相差有限，然后进行自适应噪声对消，以达到较好的滤波性能。仿真和实际数据验证了该算法的有效性。关键词：故障诊断；局部放电；窄带干扰；经验模念分解；白适应噪声对消器中图分类号：TM835文献标识码：A国家标准学科分类代码：5lO．4010Narrow-bandinterf色rencesuppressionbasedonimproVedadaptiVenoisecancellationalgorith

3、mShenHon91，ZhangPu2，xuQihui3，CaoBeizhen4(1Ek试cdl8ndMechn谊8tColtege，Hen帆f璐啦眦《sc记nceandTechnotogy，xt眦池唱453003．chtm；2鼽嘴圯n尸咖盯S唧哆跳reou，鼽∞g∽凡5，2D26，既im；3陆ct血越andMech妇dlse坤池sDepo咖汜m，＆i啦Hy由oPo啪rl啪es堍Qt洒n，砒咖口蒯脑∞rc^胁mm，＆咖，lg，DDD24，肌i阳；4耽蒯尸。恍rD而蠡JfD，l，Do，咖昭孔r6i聊co．，腻，珧弘昭6，800D，饥i船)Abstract：Adaptive6lterison

4、eofthebestalgorithmsinsuppressingnaITow—bandinterf_eI．enceinpartialdischarge(PD)signalprocessing．ButitisdjfnculttosettheparametersoftheadaptiVefilterinPDon—linemonitoringduetowidefbquencymngeofnarrowbandwidthnoise；meanwhile，thenoiseappearsstronginbothtimedomainandfb—quencydomain，soordinaryimpmved

5、algorithmscan’tgainbetterresult．ThispaperinVestigatesanewadaptiveal-gorithmbasedonempiricalmodedecomposition(EMD)．First，themjd—signalscanbeproducedbyI．educingtheamplitudeofnarmw．bandinted’erenceinfkquencydomain，thesignalisdecomposedwithempiricalmodedecompo-sition；andthenintfinsicmodefhnctions(IMF

6、)thatcontainspeci6cf}equencycanbeobtained．Foreveryint—nsicmodefunction，adaptivenoisecancellerisusedtosuppressn删w—bandinterference．Simulationresultsandon一8itetestdataVeri母theValidityofthealgorithm．Keywords：faultdiagnosis；partialdischarge；narmw．bandinted’erence；empi—calmodedecomposition(EMD)；adapti

7、venoisecanceUer收稿日期：2007J09ReceivedDate：2007伪万方数据第12期沈宏等：改进自适应噪声对消算法的窄带下扰抑制26331引言局部放电在线监测是大型设备故障诊断的重要组成部分，是反映其早期绝缘故障的重要手段之一。电力设备内部缺陷的早期故障局部放电信号很微弱，往往处于强大噪声源的包围之中，凶此噪声的抑制是电力设备进行局部放电在线监测时首先要解决的问题，而周期窄带干扰在频域中表现为窄带离散谱线的周期