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基于CEEMDAN的配电变压器放电故障噪声诊断方法
随着电力系统的不断发展，配电变压器日益被广泛应用。然而，配电变压器在运行过程中，由于受到环境、负载以及设备本身等方面的影响，容易产生放电故障噪声。这些噪声对于配电变压器的性能、寿命以及整个电力系统的稳定性都会产生不良影响。因此，对于配电变压器的放电故障噪声进行准确的诊断和预测，具有重要的意义。本文将介绍一种基于CEEMDAN的配电变压器放电故障噪声诊断方法。
一、CEEMDAN的原理
CEEMDAN（CompleteEnsembleEmpiricalModeDecompositionwithAdaptiveNoise）是一种非平稳信号的分解方法，由同济大学黄庆国等人于2005年提出。CEEMDAN基于均值角频率方法，将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF）的组合，从而达到研究非平稳信号的目的。
其中，均值角频率方法是通过将局部极大值和极小值的平均值作为方法判断的基准，来判断信号是否含有IMF分量。若信号中存在IMF，则将其分离出来，以达到信号分解的目的。CEEMDAN能够自适应地对信号进行分解，并能够将噪声和信号分离。
二、CEEMDAN在配电变压器放电故障噪声诊断中的应用
1.实验数据的获取
在进行实验之前，需要准备好相应的设备和仪器。首先，要选取合适的配电变压器，并对其进行预处理。然后，用震荡放电法对配电变压器进行放电实验，以获取配电变压器放电故障噪声的数据。
2.信号的预处理
通过信号预处理，可以减少噪声的干扰，获得更加准确的信号。常用的预处理方法包括滤波、降噪和特征提取等。
3.信号的分解
将处理后的信号进行分解，并提取其中的特征。利用CEEMDAN对配电变压器放电故障噪声进行分解可以得到各个频率分量的IMF，进一步的，我们可以把这些IMF按照其功率分配到多个不同的频带中，不同频带内的不同IMF的数目可以作为特征进行提取。
4.特征的提取
通过提取信号的特征，可以使得识别效果更好。在本文中，对于配电变压器放电故障噪声的分解结果，选择其中的某些IMF作为特征，如在频率带内统计各IMF的功率以及不同IMF数目等特征。
5.分类算法的应用
将处理后的信号进行分类，以完成对配电变压器放电故障噪声的诊断。这里，我们选择支持向量机（SVM）进行分类。
三、结论
通过CEEMDAN算法的应用，成功地对配电变压器放电故障噪声进行分解和处理，提取出信号中的关键特征，有效地增强了分类效果。本文提出的CEEMDAN方法可以为人们提供一种基于特征提取和分类算法的配电变压器放电故障噪声诊断方法，为电力系统提高效率、降低故障风险提供有力支持。