CEEMDAN-FastICA在变压器套管引线超声检测中的应用

摘要：

超声检测作为一种电力设备检测的方法,其回波常常受到噪声的干扰,为了提高检测的精准度,需要对回波信号进行去噪,以提高信号的质量.提出了一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)算法结合的去噪算法,应用于变压器套管引线的超声检测中.含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF),以满足独立分量分析对信号正定或超定要求,再用FastICA对IMF构建多维源信号,最后利用赫斯特(Hurst)指数阈值区分多维信号中的噪声,完成滤波并重构超声信号.通过仿真和试验得出结论:所提方法较其他算法,去噪后信噪比高,均值误差小,波形平滑性好,并且信号畸变程度低,能较好地保留回波的起振位置等有效信息,将套管内引线状态更好地提取出来,具有一定的实用意义.

关键词：自适应完备集合经验模态分解、独立分量分析、赫斯特指数、去噪、超声检测

所属期刊栏目：42

分类号：TB559;TG115.28(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61673268

在线出版日期：2020-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-14