專利名稱：一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其可以對聲學(xué)振動法檢測瓷絕緣子的數(shù)據(jù)的混入的噪聲進(jìn)行消除，避免了噪聲對分類結(jié)果的影響。
背景技術(shù)：
對絕緣子進(jìn)行振動聲學(xué)法檢測時，儲存的檢測結(jié)果數(shù)據(jù)為WAV格式的聲音文件，在檢測過程中的多種因素會使檢測數(shù)據(jù)中混入隨機(jī)噪聲的信號，這些噪聲信號的存在直接影響著檢測結(jié)果的分類準(zhǔn)確性和可靠性，影響著對瓷絕緣子機(jī)械性能狀態(tài)的評估。因此迫切需要一種可對混入的隨機(jī)噪聲信號進(jìn)行有效濾除的方法。
近年來，基于小波分解和重構(gòu)的信號去噪處理得到了廣泛應(yīng)用，并顯示出比傳統(tǒng)傅里 葉分析更優(yōu)越的性質(zhì)。由于噪聲干擾后的信號可能包含許多尖峰和突變，采用傳統(tǒng)傅里葉分析不能給出信號在某個時間點(diǎn)上的變化，而信號在時間軸上的任何一個突變都會影響信號的整個圖譜。小波分析能同時在時頻域中對信號進(jìn)行多分辨率分析，在低頻部分具有較高的頻率分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率，所以能同時有效區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，可以依據(jù)合理的閾值函數(shù)及閾值對小波系數(shù)進(jìn)行處理從而實現(xiàn)信號去噪。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種消噪效果好、可提高分類準(zhǔn)確性的基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其包括以下步驟
1)使用振動聲學(xué)法對瓷絕緣子進(jìn)行檢測，獲取含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號；
2)對含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號選擇合適的小波基函數(shù)后進(jìn)行多分辨率小波分解，將振動響應(yīng)從時域變換到小波域；
3)選取閾值函數(shù)和閾值，將噪聲所對應(yīng)的小波系數(shù)按閾值函數(shù)進(jìn)行處理；
4)進(jìn)行小波重構(gòu)，將經(jīng)過去噪處理后的振動響應(yīng)從小波域變換回時域；
5)存儲經(jīng)過去噪處理的振動響應(yīng)。上述步驟所述步驟2)中的小波基函數(shù)為db4小波基函數(shù)；所述小波分解是基于多分辨分析的快速算法，即將小波變換轉(zhuǎn)化為濾波運(yùn)算。上述快速算法為小波分析法或者小波包分析法，其對各層的小波系數(shù)進(jìn)行分解。小波包分析法對各層的小波系數(shù)進(jìn)行分解能更加準(zhǔn)確的區(qū)分噪聲和有用信息。從濾波器的角度，小波包變換和小波變換沒有本質(zhì)區(qū)別，只是在原有的基礎(chǔ)上按同樣的方法對細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行分解。但是單純的把所有的系數(shù)都進(jìn)行分解對去噪沒有幫助，小波包變換的基本思想是為了讓信號信息能量集中，在細(xì)節(jié)系數(shù)中尋找有序性，把其中的規(guī)律提取出來，所以需要對分解系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇。同小波一樣，小波包基庫也是由許多小波包基組成的，不同的小波包基有不同的性質(zhì)，能反映信號的不同特征。上述步驟3)中的閾值函數(shù)和閾值選取方法包括軟閾值法或硬閾值法。本發(fā)明的原理是本發(fā)明采用小波分解閾值去噪重構(gòu)技術(shù)，將瓷絕緣子振動聲學(xué)法檢測獲得的數(shù)據(jù)文件通過小波分解，得到小波分解系數(shù)，再通過改變分解得到的各層高頻系數(shù)進(jìn)行信號的小波重構(gòu)達(dá)到消噪的目的。小波變換是一種信號的時頻分析，它具有多分辨分析的特點(diǎn)。能夠逐層將信號分 解成高頻和低頻分量，且分解后具有明顯不同的傳播特性，因此可以通過對瓷絕緣子聲學(xué)振動法檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分解使用軟閾值方法濾噪后重構(gòu)而進(jìn)行降噪，對噪聲信號具有較好的去除效果。常用的信號為時間的序列，對于小波分解而言屬于一維信號。一維信號的小波分解過程是使原始信號分別進(jìn)行低通、高通濾波，再分別進(jìn)行二元抽樣，就得到低頻、高頻(也稱為平均、細(xì)節(jié))兩部分系數(shù)；而多級分解則是對上一級分解得到的低頻系數(shù)再進(jìn)行小波分解，是一個遞歸過程。過程參見附圖1，其中a為小波近似，d為小波細(xì)節(jié)。原始信號s=a+d。小波變換具有一種“集中”的能力，信號經(jīng)小波變換后，真實信號產(chǎn)生的小波系數(shù)的幅值較大，數(shù)目較少；而噪聲產(chǎn)生的小波系數(shù)數(shù)目較多、幅值較小?；谛〔ㄗ儞Q的上述特點(diǎn)，Donoho提出了小波閾值去噪，該算法通過在不同尺度上選取合適的閾值，將小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理，剔除較小的小波系數(shù)，保留較大的小波系數(shù)，從而使信號中的噪聲得到抑制，最后進(jìn)行小波反變換，得到真實信號的最優(yōu)估值。參見附圖2，圖中參數(shù)說明X為原始信號； WT為小波變換；w為變換
后的小波系數(shù)；y為小波系數(shù)，η為尺度系數(shù)；y為調(diào)整后的小波系數(shù)；ψγ 為小波逆變換； 為經(jīng)過小波分解降噪后的信號。采用上述技術(shù)方案所產(chǎn)生的有益效果在于采用本方法可以對瓷絕緣子聲學(xué)振動法檢測數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行有效濾除，提高分類的準(zhǔn)確性。


圖I是一維小波分解流程示意 圖2是小波分解降噪過示意 圖3是帶噪聲的正弦信號的示意 圖4是帶噪聲的信號小波分解示意 圖5去噪后的/[目號意 圖6為未降噪的絕緣子原始時域信號；
圖7是對圖6進(jìn)行FFT變換后的頻譜 圖8是對圖6進(jìn)行降噪后的時域信號；
圖9是對圖8進(jìn)行FFT變換后的頻譜圖。
具體實施例方式下面結(jié)合一個例子對本發(fā)明小波分解閾值去噪方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
本發(fā)明提供一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)去噪方法，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分類提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如圖3, —個正弦信號,經(jīng)過一段時間的米樣后有隨機(jī)噪聲進(jìn)入
為了對混入的噪聲進(jìn)行去除，本發(fā)明將含有噪聲信號的正弦波選用db3小波進(jìn)行6階分解?；赿b3小波的分解濾波器為一個低通濾波器和一個高通濾波器，此步驟即是將含噪聲的正弦信號變換分解到小波域，進(jìn)行多分辨率小波分解，由于正弦信號和噪聲經(jīng)小波分解后呈現(xiàn)不同的特性，從而能將正弦波和噪聲干擾進(jìn)行分離。由于小波變換是線性變換，對含噪聲正弦信號做離散小波變換后的小波系數(shù)仍由兩部分組成，一部分是正弦信號對應(yīng)的小波系數(shù)，另一部分時噪聲對應(yīng)的 小波系數(shù)。基于有用信號和噪聲在變換后具有不同的統(tǒng)計特征，有用信號的能量對應(yīng)著幅值較大的小波系數(shù)，噪聲能量則對應(yīng)著幅值較小的小波系數(shù)，并分散在小波變換后的所有系數(shù)中，如圖4。由小波分解與重構(gòu)快速算法(Mallet算法)可知，分解濾波的過程表示為
權(quán)利要求
1.一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟 1)使用振動聲學(xué)法對瓷絕緣子進(jìn)行檢測，獲取含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號； 2)對含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號選擇合適的小波基函數(shù)后進(jìn)行多分辨率小波分解，將振動響應(yīng)從時域變換到小波域； 3)選取閾值函數(shù)和閾值，將噪聲所對應(yīng)的小波系數(shù)按閾值函數(shù)進(jìn)行處理； 4)進(jìn)行小波重構(gòu)，將經(jīng)過去噪處理后的振動響應(yīng)從小波域變換回時域； 5)存儲經(jīng)過去噪處理的振動響應(yīng)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其特征在于所述步驟2)中的小波基函數(shù)為db4小波基函數(shù)；所述小波分解是基于多分辨分析的快速算法。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其特征在于所述快速算法為小波分析法或者小波包分析法，其對各層的小波系數(shù)進(jìn)行分解。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其特征在于所述步驟3)中的閾值函數(shù)和閾值選取方法包括軟閾值法或硬閾值法。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于小波分解閾值去噪的瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測數(shù)據(jù)降噪的方法，其按下述步驟進(jìn)行使用振動聲學(xué)法對瓷絕緣子進(jìn)行檢測，獲取含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號；對含噪聲的瓷絕緣子振動響應(yīng)信號選擇合適的小波基函數(shù)后進(jìn)行多分辨率小波分解，將振動響應(yīng)從時域變換到小波域；合理選取閾值函數(shù)和閾值，將噪聲所對應(yīng)的小波系數(shù)按閾值函數(shù)進(jìn)行處理；進(jìn)行小波重構(gòu)，將經(jīng)過去噪處理后的振動響應(yīng)從小波域變換回時域；存儲經(jīng)過去噪處理的振動響應(yīng)，用于瓷絕緣子振動聲學(xué)檢測結(jié)果分類。采用本方法可以對瓷絕緣子聲學(xué)振動法檢測數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行有效濾除，提高分類的準(zhǔn)確性。
文檔編號G01N29/44GK102928517SQ201210458219
公開日2013年2月13日 申請日期2012年11月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月15日
發(fā)明者劉長福, 郝曉軍, 牛曉光, 王強(qiáng), 敬尚前, 董國振 申請人:河北省電力公司電力科學(xué)研究院, 國家電網(wǎng)公司, 河北省電力建設(shè)調(diào)整試驗所