为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数...为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数据划分成信号帧和噪声帧,采用3F–C法估计了白噪声和窄带干扰参数。通过仿真实验和实测数据处理,与传统小波包降噪方法的结果进行了对比。数据分析结果表明:无论是针对单一白噪声环境还是存在窄带干扰的混合噪声环境,该能量估计方法的准确性均优于传统小波包降噪方法,且随着信噪比的降低和信号时间窗口长度的增加,该方法表现出更明显的优势。在信噪比为–8 d B的条件下,使用该方法对实测局部放电脉冲信号进行能量估计的相对误差仅为4.07%,而使用小波包降噪方法时相对误差则达到44.12%。展开更多
文摘为抑制白噪声和窄带干扰对局部放电脉冲信号能量测量的影响,提出了一种基于噪声参数的能量估计方法。研究了现场信号模型和信号能量谱系数的概率分布,得到噪声参数已知条件下脉冲信号能量的最大似然估计。同时为获得噪声参数,将采样数据划分成信号帧和噪声帧,采用3F–C法估计了白噪声和窄带干扰参数。通过仿真实验和实测数据处理,与传统小波包降噪方法的结果进行了对比。数据分析结果表明:无论是针对单一白噪声环境还是存在窄带干扰的混合噪声环境,该能量估计方法的准确性均优于传统小波包降噪方法,且随着信噪比的降低和信号时间窗口长度的增加,该方法表现出更明显的优势。在信噪比为–8 d B的条件下,使用该方法对实测局部放电脉冲信号进行能量估计的相对误差仅为4.07%,而使用小波包降噪方法时相对误差则达到44.12%。
