放电声发射波的小波提纯与消噪
王成江1 舒乃秋2
(1三峡大学电气信息学院，湖北宜昌 443002；武汉大学电气工程学院，湖北 武汉430072)
PURIFYING AND DE-NOISING SIGNALS USING WAVELET ANALYSIS IN ACOUSTIC
EMISSION DETECTION OF DISCHARGES
WANG Cheng-jiang1, SHU Nai-qiu2
(1. Three Gorges University , Yichang 443002, China; 2. Wuhan University, Wuhan 430072, China)
摘要:研究了放电声发射波检测中用小波分析进行信号提纯与消噪的实现问题，包括选择小波、选择小波分解层数提取有用频段的小波系数、小波消噪过程、小波消噪中的國值选取，以及对提纯的放电声发射波进行小波消噪等。两组实测信号的小波提纯与消噪结果证明了信号提纯与消噪的优越性。
关键词：放电；声发射；小波分析；信号提纯；消噪
中图分类号：TM855 文献标识码：A
Abstract: It is studied that how to use wavelet analysis topurify and de-noise signals in acoustic emission detection of discharges, including how to choose the wavelet and thelevel of wavelet decomposition, how to identify the waveletcoefficient of useful frequency band, how to choose the de-noising threshold and how to de-noise the purified acoustic emission wave of discharges. Two examples show the advantage of purifying and de-noising signals using wavelet analysis in acoustic emission detection of discharges.
Key words: discharge; acoustic emission; wavelet analysis;purifying signal; de-noising
1引言
对于放电声发射在线监测装置来说，如何排除千扰的影响是实现准确测量放电声发射信号的关键问题。在装置的实际应用中，所采集的信号往往包含许多尖峰或突变部分，并且噪声也不是平稳的白噪声,分析这种信号，首先需要进行信号预处理,提取有用信号。
小波分析对非平稳信号的消噪有着傅立叶分析不可比拟的优点，运用小波分析进行一维信号消噪处理是小波分析的-一个重要应用之一。由于小波分析能同时在时频域内对信号进行分析，能有效地区分信号中的突变部分和噪声，可以很好地保存有用信号中的尖峰和突变部分,从而实现信号的消噪。另外，能够用小波分析将含噪信号中的有用信号提取出来。因为在小波分析下,不同的尺度具有不同的时间和频率分辨率，因而小波分析能区分信号的不同频率成分。
小波变换以其优秀的时频局部特性被广泛用来从干扰环境中提取有用信号。在放电信号提取中小波变换的效果显著[1-3],这里重点研究在放电声发射波检测中,用小波变换进行信号的提纯与消噪。
2小波分析提纯放电声发射波
2.1 选择小波函数
小波分析在工程应用的一个十分重要的问题是最优小波基的选择,这是因为小波的种类较多,不同的小波往往具有不同的时频特性，用不同的小波基分析同-个问题会产生不同的结果。因此从众多的小波中选取合适的小波，是有效利用小波变换提取干扰环境中放电声发射信息的关键。
一般认为，选用的小波应该分别在时域和频域与被分析信号相接近,二者的相似程度越高，分析的效果越好。采用上述定性判据加最小熵值定量判据来选择小波,具体的选择方法在另文中专述。
分析比较之后发现:在众多的小波簇中,bior3.7小波和放电声发射波的特征最接近，其分解用小波函数和尺度函数分别见图1(a),(b),具有很好的对称性紧支性和正则性，中心频率在0.9336处。
