孙传铭， 魏 隆， 张梦楠， 刘 凯， 潘贵翔， 高国强

(1. 中车青岛四方机车车辆股份有限公司， 山东 青岛 266111；2. 西南交通大学电气工程学院， 四川 成都 610031)

1 引言

高压电气设备局部放电(Partial Discharge，PD)检测过程中往往会受到各种背景噪声的干扰，尤其在工程现场的电磁干扰对检测结果的影响更加严重，有时甚至会出现局放信号完全被背景噪声湮没的情况，对后续电气设备绝缘状态判断及检修带来一定的困难[1]。局放测试中的干扰主要分为以下三种[2-5]：随机性脉冲干扰、周期性窄带干扰和白噪声干扰。其中，随机脉冲干扰通常强度大、频率低，易于识别和滤除。周期性窄带干扰主要来源于电网络内部及环境中的无线电广播等信号，其出现频率高，幅值大，常在时域中将局放信号湮没，且在频域范围内经常与局放信号发生混叠，对局放信号的检测影响很大。白噪声干扰主要是电气设备的热噪声引起的宽带干扰随机信号，在频域上与局放信号具有相似特征。因此，如何有效滤除周期性窄带干扰和白噪声成为局放信号研究的一大难点。

针对周期性窄带干扰和白噪声干扰混合噪声的抑制方法，国内外学者进行了大量的研究。文献[6]提出结合广义S时频变换和奇异值分解去噪方法抑制信号中的混合噪声，该方法可有效地抑制混合噪声，但去除窄带干扰信号时需要人为判断窄带干扰区域，受人为因素影响存在一定误差，不具备自适应性。文献[7]针对奇异值分解耗时较长且有效奇异值数量难以选择问题，提出基于滑动短时数据能量窗的奇异值分解降噪方法，该方法无需预先假设信号中含有周期性窄带干扰，可自动实现周期性窄带干扰的甄别和混合噪声的抑制。……