基于图像信息熵与多元变分模态分解的电缆局放信号去噪方法

《基于图像信息熵与多元变分模态分解的电缆局放信号去噪方法》是一篇探讨如何有效去除电缆局部放电（简称局放）信号中噪声的研究论文。该论文针对电缆在运行过程中由于绝缘劣化或缺陷导致的局部放电现象，提出了一种结合图像信息熵和多元变分模态分解（Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD）的去噪方法，旨在提高电缆故障检测的准确性和可靠性。

局部放电是电力系统中一种常见的故障现象，其产生的信号通常具有微弱、非平稳和易受噪声干扰的特点。传统的去噪方法如小波变换、傅里叶变换等虽然在一定程度上能够抑制噪声，但在处理复杂多变的局放信号时效果有限。因此，研究者们不断探索更先进的去噪算法，以提升信号质量并增强故障识别能力。

本文提出的去噪方法结合了图像信息熵和多元变分模态分解技术。其中，图像信息熵用于评估信号的复杂度和信息量，通过计算不同频段信号的信息熵值，可以识别出含有噪声的成分，并对其进行有效过滤。而多元变分模态分解是一种改进的变分模态分解方法，能够同时处理多个通道的信号数据，适用于多维、多源的复杂信号处理任务。

在实验设计方面，作者采用仿真信号和实际电缆局放信号作为研究对象，验证了所提方法的有效性。首先，对仿真信号进行加噪处理，模拟实际环境中的噪声干扰；然后，应用多元变分模态分解将信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），再利用图像信息熵对各IMF进行分析，筛选出包含噪声的IMF并进行重构，从而实现去噪目标。

实验结果表明，相较于传统去噪方法，本文提出的方法在信噪比（SNR）、均方误差（MSE）和相关系数（CC）等评价指标上均表现出更好的性能。特别是在处理高噪声环境下获取的电缆局放信号时，该方法能够更有效地保留信号的特征信息，减少误判和漏检的可能性。

此外，论文还对不同参数设置下的去噪效果进行了对比分析，进一步验证了方法的鲁棒性和适应性。例如，在不同的噪声强度和信号频率条件下，所提方法均能保持较高的去噪精度，说明其具有较强的实用价值。

从应用角度来看，该方法不仅适用于电缆局部放电信号的去噪，还可扩展至其他类型的电力设备故障信号处理领域，如变压器、电机等设备的振动信号分析和故障诊断。这为电力系统的智能化运维提供了新的技术支持。

综上所述，《基于图像信息熵与多元变分模态分解的电缆局放信号去噪方法》论文提出了一种创新性的去噪策略，结合了图像信息熵和多元变分模态分解的优势，提高了电缆局部放电信号的去噪效果。该方法在理论分析和实验验证方面均取得了良好成果，具有重要的工程应用价值和推广前景。