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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,电气设备故障诊断技术,第三章 诊断技术中的信号处理方法,1,电气设备故障诊断技术第三章 诊断技术中的信号处理方法1,一、概述,二、窄带干扰抑制,自适应处理器,三、窄带干扰抑制,频域处理,四、窄带干扰抑制,小波分析,五、白噪抑制,六、脉冲干扰抑制,七、数据处理,第三章主要内容及安排,2,一、概述第三章主要内容及安排2,第,3,章,诊断技术中的信号处理,3.1,概述,一）作用,电气设备监测中常使用微机化的数字测量装置，包括传感器、调理电路、数据采集器、信号传输部分和微计算机。,传感器检测信号中常伴随各种干扰，因此除了在硬件中采取抑制干扰的措施外，对检测所得的信号一般还需处理以尽可能的抑制干扰，提炼有用信息（信号特征提取）。,应用于诊断的主要目的：,1,）提高信噪比；,2,）提取信号特征。,本章将从,干扰抑制,和,数据处理,两个方面进行介绍。,3,第3章 诊断技术中的信号处理3.1 概述3,第,3,章,诊断技术中的信号处理,3.1,概述,二）电磁干扰,电磁干扰,(EMI),英文：,(Electro Magnetic Interference),是干扰电缆信号并降低信号完好性的电子噪音，,EMI,通常由电磁辐射发生源如马达和机器产生的。,电气设备监测中常将电磁干扰源划分为,窄带干扰源,和,脉冲（宽带）干扰源,。脉冲干扰源还可按规律划分为周期性和随机性两类，此外还有白噪声。,4,第3章 诊断技术中的信号处理3.1 概述4,第,3,章,诊断技术中的信号处理,3.1,概述,二）电磁干扰,窄带干扰源,：负荷电流、故障电流，电力架空线传送的载波通信信号，开关电源、时钟振荡器、频率变换器、高频设备等，它们发出的单一频率或多种频率的干扰信号。,周期性脉冲干扰源,：电力电子器件、高电压导体电晕、发动机、电动工具等在启动、工作和切断时的干扰，信息技术、工业控制设备中的脉冲信号。,随机性脉冲干扰源,：绝缘子表面污秽放电、电气机车导电弓与架空线的放电、静电放电、电感性负荷的切合、雷电脉冲等。,5,第3章 诊断技术中的信号处理3.1 概述5,3.2,窄带干扰抑制（一）,自适应处理器,对检测信号中的窄带干扰，可使用数字滤波器、自适应处理器、频域处理和小波分析等进行抑制。,滤波是抑制窄带干扰的一种常用方法，前提是信号与干扰所处频带不同。,硬件滤波器是由电阻、电感、电容和放大器组成的电路，依靠调整电路结构和元件参数来实现合适的滤波器特性。,数字滤波器是一种软件系统，依靠算法来实现合适的滤波器特性。常用的数字滤波器有巴特沃兹滤波器和切比雪夫滤波器等。,参考文献,03-1.pdf,6,3.2 窄带干扰抑制（一）自适应处理器 对检,1,）自适应处理器,自适应处理器包括数字滤波器、加法器和自适应算法。根据信号检测时的窄带干扰特点，自适应算法会自行调整滤波器特性，以最有效地抑制干扰。,2,）数字滤波器,滤波器,h,为,p,阶,FIR,数字滤波器。,3.2,窄带干扰抑制（一）,自适应处理器,7,1）自适应处理器3.2 窄带干扰抑制（一）自适应处理器7,3,）随机梯度法,偏差最小的目的是使信号与干扰源“最优”的分开，可以偏差平方的期望值作为最优值。,参考文献,03-2.pdf,3.2,窄带干扰抑制（一）,自适应处理器,8,3）随机梯度法3.2 窄带干扰抑制（一）自适应处理器8,1,）傅里叶变换,通过频域处理抑制窄带干扰的基础是傅里叶分析。,电气设备诊断中涉及到的信号通常可以分解为傅里叶级数。,对于周期性信号,，分解后得到各次谐波的幅度和相位，构成了信号频谱的幅度频率特性和相位频率特性。,对于非周期性信号,，引入频谱密度的概念，经傅里叶变换后也可得到信号的频谱信息。,3.2,窄带干扰抑制（二）,频域处理,9,1）傅里叶变换3.2 窄带干扰抑制（二）频域处理9,1,）傅里叶变换,周期性信号的时域表达形式：,傅里叶级数的三角函数展开式：,傅里叶变换：,傅里叶反变换：,3.2,窄带干扰抑制（一）,自适应处理器,10,1）傅里叶变换3.2 窄带干扰抑制（一）自适应处理器10,1,）傅里叶变换,通常，传感器检测得到的模拟信号要转化为数字信号，它们是长度有限的离散数据，对它们进行的傅里叶变换称为,离散傅里叶变换,（,DFT,）。,为了解决计算量大、数据占用计算机内存容量大的问题，又出现了,快速傅里叶变换,（,FFT,），,FFT,在诊断技术中得到了广泛应用。,3.3,窄带干扰抑制（二）,频域处理,11,1）傅里叶变换3.3 窄带干扰抑制（二）频域处理11,2,）频域处理,对混有窄带干扰的检测信号在频域抑制干扰，再将其变换为时域信号，这种抑制窄带干扰的方法称为,频域处理法,。,3.3,窄带干扰抑制（二）,频域处理,12,2）频域处理3.3 窄带干扰抑制（二）频域处理12,2,）频域处理,当局部放电检测信号中混入窄带干扰后，在局部放电脉冲信号的幅频特性上将叠加上一些窄带干扰的频率成分，可使用谱线删除法、频域开窗法或多通带滤波法来抑制。,当,干扰源较少,时，可将谱图中的垂直谱线删除，再对处理后的谱图进行快速傅里叶反变换,IFFT,得到时域波形，称为谱线删除法。,3.3,窄带干扰抑制（二）,频域处理,13,2）频域处理3.3 窄带干扰抑制（二）频域处理13,2,）频域处理,当,窄带干扰在频域占有一定宽度,时，可在频域相应位置开窗，对经处理的谱图进行,IFFT,，这种方法称为频域开窗法。,3.3,窄带干扰抑制（二）,频域处理,14,2）频域处理3.3 窄带干扰抑制（二）频域处理14,2,）频域处理,当,干扰源较多、又各在频域占有一定宽度,时，可选择频域中无干扰的频域范围作为信号通带，进行多通带滤波，对经处理的谱图进行,IFFT,，该方法称为多通带滤波法。,在得到的时域波形中窄带干扰也将被抑制，放电信号显示出来，由于较多的频率分量丢失，脉冲波形会有较大的变化。,3.3,窄带干扰抑制（二）,频域处理,15,2）频域处理3.3 窄带干扰抑制（二）频域处理15,3,）应用实例,某电厂,500KV,变压器局部放电在线监测系统采集波形，经谱线删除法后得到较为明显的局部放电脉冲波形。,参考文献,03-4.pdf,3.4,窄带干扰抑制（二）,频域处理,16,3）应用实例3.4 窄带干扰抑制（二）频域处理16,1,）时域局部分析,傅里叶变换能够分析信号,x(t),的频率特性，但是这样得到的是信号在整个时域的频谱，而不是局部时间范围内的信号频域特性。,为了解,x(t),在局部范围内的频率特性，可进行,短时傅里叶变换（,STFT,）或称加窗傅里叶分析,。该分析方法是先对信号,x(t),施加时间上有限的滑动窗函数，再进行傅里叶变换。,但是,STFT,在分析频率降低时时域视野并不放宽，分析频率增加时域分析范围也不放宽，,不能敏感地反映信号的突变,。,因此近年来,小波变换,(wavelet transform,WT),称为强有力的信号处理工具，具有多分辨率特性，可在时域、频域表现信号的局部特征，更适合处理具有瞬态突变特性的信号。,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,17,1）时域局部分析3.4 窄带干扰抑制（三）小波分析17,2,）小波变换,小波变换属线性变换，无干扰项，在低频处频率分辨率高，在高频率处时间分辨率高，即时频分辨率可变，具有“变焦”特性，因此具有对非平稳信号局部化分析的突出优点，有良好的时域定位功能，越来越引起人们的重视。,小波函数系，它通过一基本小波,(,母小波,),的平移和收缩构成的，并具有波动性、时域衰减性和频域衰减性的性质，对一基本小波函数 引入“尺度参数”,a,和“位移参数”,b,，可以产生一组小波函数。,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,18,2）小波变换3.4 窄带干扰抑制（三）小波分析18,2,）小波变换,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,尺度参数,a,和位移参数,b,不仅影响窗口的位置，也影响着窗口的形状。假设函数 的窗口中心和半径分别为,。,在时域上，由函数 的定义得其中心为,则定义给出的小波变换得到的是函数,f(t),在时间窗口。,上的局部信息，随着,a,值的增大，时间窗口宽度变宽，在时域上的分辨率降低。,在频域上，假设窗函数,a,增大，窗口变窄，在频域上的分辨率提高。,19,2）小波变换3.4 窄带干扰抑制（三）小波分析,2,）小波变换,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,实际应用中常采用,离散形式,，即,其中,T,为采样间隔,小波变换是一线性变换，它的物理图案就是用一族频率不同的振荡函数作为窗,口,函数,对信号进行扫描和平移，其中,a,为改变振荡频率的尺度参数，,b,为定位参数。,20,2）小波变换3.4 窄带干扰抑制（三）小波分析20,2,）小波变换,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,正交多分辨小波分解及其时,-,频特性图,图中，,H,和,G,分别可以看成,低通滤波器,和,高通滤波器,，分别对信号滤波提取信号缓变和细节或突变特征。,基于多分辨率分析的快速小波变换是利用正交小波基将信号分解为不同尺度下的各个分量，其实现过程相当于重复使用一组高通和低通滤波器对时间序列信号进行逐步分解，高通滤波器产生信号的高频细节分量，低通滤波器产生信号的低频粗略分量。滤波器得到的两个分量所占的频带宽度相等。每次分解后，将信号的采样频率降低一半，下一步对低频分量重复以上的分解过程，得到下一层次的两个分解分量。,21,2）小波变换3.4 窄带干扰抑制（三）小波分析,3,）应用实例（,03-5.PDF,）,应用小波分析方法可有效抑制窄带干扰，现场局部放电检测数据更易分析和处理。,原始数据：,处理后的数据：,3.4,窄带干扰抑制（三）,小波分析,22,3）应用实例（03-5.PDF）3.4 窄带干扰抑制（三）,3.5.1,时域平均法,白噪声是电气设备信号检测中经常遇到的一种随机干扰，可以使用时域平均法或小波分析法进行抑制。,时域平均法的原理较为简单。如果被检测信号是周期性的（,50Hz,电源中周期出现局放），就可使用时域平均法来抑制白噪干扰。,在时域内按有用信号周期的整数倍将测量获得的数据划分为若干个样本，再进行平均，则数据处理前后有用信号的幅度基本不变，而白噪干扰将受到抑制。,时域平均法,3.5,白噪抑制,23,3.5.1 时域平均法3.5 白噪抑制23,3.5.1,时域平均法,设,x(t),为所获取的回转机械运行中产生的机械信号,对应的离散信号为,X,n,=X(n),为采样间隔。按回转频率,f,0,提取相应的周期信号,则将,Xn,分为,P,段,每段对应周期,T=1/f,0,并设各段采样点数相等为,N,。那么,时域同步平均,X,n,可以表示为,对上式作,Z,变换得,根据,Z,变换的时移特性，,化
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