王恩俊，张建文，马晓伟，马鸿宇



基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪新方法

王恩俊，张建文，马晓伟，马鸿宇

(中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏 徐州 221008)

为了解决局部放电信号去噪过程中自适应性不足，提出了基于完全经验模态分解和总体平均经验模态分解 (CEEMD-EEMD)的局部放电阈值去噪新方法。首先将放电信号进行CEEMD分解，其次对分解出来的固有模态函数进行EEMD分解，根据数理统计的知识将分解后的信号进行阈值去噪。利用该算法对局部放电的仿真信号和实测信号进行去噪处理，并与常规的小波去噪算法比较分析。仿真和实验的去噪结果表明，基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪方法取得了良好的去噪效果，验证了该方法的有效性，从而为局部放电信号的预处理提供了一种新思路。

局部放电；完全经验模态分解；总体平均经验模态分解；阈值去噪；小波去噪

0 引言

局部放电在线监测是一种广泛用于检测电力设备绝缘性能的重要手段[1-7]。由于在提取局部放电信号的过程中，会存在大量的干扰信号，尤其是白噪声，因此，如何从被污染的信号中准确提取出局部放电信号成为局部放电在线监测的关键。

局部放电信号是一种非线性强，不平稳的放电信号。目前，针对局部放电信号的去噪方法主要有FFT[8]，小波自适应阈值去噪[9]等方法。虽然它们在去噪方面取得了很大的成果[10-12]，但是由于FFT适用于平稳信号的去噪，而小波变换去噪不具有自适应性，与人的经验有关，去噪后的效果不是令人满意。……