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基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法
摘要：
局部放电信号是高压电气设备中常见的故障信号，在实际工程中的诊断和检测中具有重要意义。然而，由于电信号本身的复杂性和局部放电信号本身的弱信号特性，使得信号存在很高的噪声水平，限制了信号的分析和诊断。针对这一问题，本文提出了一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法。通过对局部放电信号进行预处理和分解，采用小波包去噪的方法对信号进行降噪。实验结果表明，该方法能够有效地去除噪声，提高信号的质量和可靠性。
关键词:局部放电信号;完全集合经验模态分解;小波包去噪;排列熵
引言：
随着电气设备的普及和使用，局部放电信号是常见的故障信号。局部放电信号通常会受到复杂的噪声干扰，这使得信号分析和诊断难以进行。因此，如何对局部放电信号进行降噪处理，成为电气设备诊断的一个关键问题。
经典的信号处理方法包括小波变换、时频分析、经验模态分解等。然而，局部放电信号信号的本身的高噪声水平和非线性特性，传统的降噪方法并不能取得令人满意的效果。为此，本文提出了一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法，有效地提高了信号质量。
研究方法：
本文所提出的局部放电信号的小波包去噪方法基于完全集合经验模态分解和排列熵方法。其流程图如下所示：
首先，将局部放电信号进行预处理，采用中值滤波和归一化等方法，降低高频噪声和增强信号的稳定性。然后，利用完全集合经验模态分解（completeensembleempiricalmodedecomposition，CEEMD）将局部放电信号分解为不同的本征模态函数（intrinsicmodefunctions,IMFs）和残差项。将IMFs加以分析、处理和去噪，并通过排列熵进行评估和选择，筛选出重要的IMFs。最后，采用小波包去噪（waveletpacketdenoising）进行降噪处理，去除高频和低频成分中的噪声，从而得到清晰、稳定、可靠的信号。
实验结果表明，本文所提出的局部放电信号的小波包去噪方法能够有效地提高信号的质量和可靠性。经比较，本文所提出的方法显著优于传统的小波分解和小波包去噪方法。并且，排列熵方法能够准确地评估和选择IMFs，从而提高信号的分析能力和可靠性。
结论：
本文基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法，能够有效地提高信号的质量和可靠性。该方法对实际的高压电气设备的诊断和故障检测具有重要意义。本文所提出的方法不仅能够对局部放电信号进行降噪处理，而且能够提取出有价值的信息和特征，从而为信号的分析和诊断提供了新的手段和思路。