矿用高压电缆局部放电信号去噪方法
张小牛1
司士军1
李军鸿1
王安乐2
1.平顶山天安煤业股份有限公司,河南平顶山 4670002.中国平煤神马控股集团有限公司,河南平顶山 467002
摘要：目前矿用高压电缆局部放电(PD)信号易埋没在噪声中难以提取,在PD降噪中使用变分模态分解(VMD)是一种有效手段,但VMD算法的分解层数K和惩罚因子α难以确定.针对该问题,提出基于自适应螺旋飞行麻雀搜索算法(ASFSSA)-VMD-KSVD的矿用高压电缆局部放电信号去噪方法.采用ASFSSA优化VMD,利用混沌映射策略使种群分布更加均匀,避免陷入局部最优解;通过VMD获得一系列本征模态函数(IMF),再用复合多尺度模糊散布熵(CMFDE)来筛选IMF分量的性质,将IMF分量分为信号主导分量和噪声主导分量;对筛选后的噪声主导分量构建KSVD字典学习的训练样本,通过稀疏编码和字典更新进一步抑制噪声;对处理后的系数进行重构并将信号块叠加即可得到去噪后的信号.采用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、归一化互相关系数(NCC)来评估去噪效果,实验结果表明:在不同SNR条件下,采用ASFSSA算法去噪后的SNR远大于灰狼优化(GWO)算法和改进鲸鱼优化算法(IWOA),在噪声抑制方面有明显优势;采用ASFSSA算法去噪后的RMSE远小于GWO算法和IWOA,去噪时的真实值与预测值差别最小;采用ASFSSA算法去噪后的NCC十分接近 1,在波形相似度上表现良好.
关键词：局部放电变分模态分解自适应螺旋飞行麻雀搜索复合多尺度模糊散布熵KSVD字典学习
分类号：TD61(矿山电工)
资助基金：河南省科技攻关资助项目(182102310936)
论文发表日期：2025-10-30
在线出版日期：2025-12-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 123-130 )
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