一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法

《一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法》是一篇关于电力设备绝缘状态检测技术的研究论文。该论文针对局部放电信号中白噪声干扰严重的问题，提出了一种结合改进的自适应噪声完备经验模态分解（EEMD）和高阶统计量的白噪声抑制方法。通过这种方法，可以有效提升局部放电信号的质量，为后续的故障诊断和分析提供更加准确的数据支持。

局部放电是电力设备绝缘系统中常见的现象，其发生往往预示着设备内部存在缺陷或老化问题。然而，在实际检测过程中，局部放电信号常常受到各种噪声的干扰，尤其是白噪声的影响，使得信号特征难以被准确提取。这不仅降低了检测的准确性，也增加了误判的风险。因此，如何有效地抑制白噪声成为当前研究的热点问题。

在本论文中，作者首先对传统的经验模态分解（EMD）方法进行了改进，提出了自适应噪声完备经验模态分解（EEMD）。EEMD通过在原始信号中加入一定量的白噪声，然后进行多次EMD分解，最后对结果进行平均处理，从而克服了EMD方法中存在的模式混叠问题。这种方法能够更稳定地分解出不同频率成分，提高信号的分解精度。

在EEMD的基础上，论文进一步引入了高阶统计量的概念。高阶统计量包括峰度、偏度等参数，它们能够反映信号的非高斯特性，对于区分噪声和有用信号具有重要意义。通过对分解后的各固有模态函数（IMF）进行高阶统计量分析，可以识别出含有噪声的IMF，并对其进行滤除或增强处理，从而达到抑制白噪声的目的。

论文还设计了一套完整的信号处理流程。首先，将采集到的局部放电信号输入到EEMD模块中进行分解；其次，对每个IMF分量计算其高阶统计量指标；然后，根据这些指标判断哪些IMF主要包含噪声；最后，通过加权重构或直接舍弃噪声IMF的方式，得到去噪后的信号。这种处理方式既保留了信号的主要特征，又有效抑制了白噪声的影响。

为了验证所提方法的有效性，论文在多个实验场景下进行了测试。实验结果表明，与传统的小波变换和自适应滤波方法相比，基于EEMD和高阶统计量的方法在信噪比提升、信号保真度等方面均表现出明显优势。特别是在低信噪比环境下，该方法依然能够保持较高的去噪性能，显示出良好的鲁棒性和实用性。

此外，论文还探讨了不同参数设置对算法性能的影响。例如，EEMD中的噪声幅值、分解次数以及高阶统计量的选取标准等，都会对最终的去噪效果产生影响。通过系统性的实验分析，作者给出了合理的参数选择建议，为实际应用提供了理论依据和技术指导。

综上所述，《一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法》为局部放电信号的处理提供了一种新的思路和方法。该方法结合了EEMD的自适应分解能力和高阶统计量的非高斯特性分析能力，能够在复杂噪声环境中有效抑制白噪声，提升局部放电信号的质量。这一研究成果不仅具有重要的理论价值，也为电力设备的在线监测和故障诊断提供了有力的技术支持。