【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于绝缘子检测，尤其涉及一种基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法及系统。
技术介绍
1、复合绝缘子是电力系统的重要组成部分，用于支撑和绝缘电线，防止电流泄漏。在高压电力传输中，绝缘子的完整性至关重要，任何缺陷或损耗都可能导致严重的系统故障甚至安全事故。因此，对绝缘子进行定期的检测和维护是确保电力系统稳定运行的必要措施。超声波技术在复合绝缘子的检测中发挥着重要作用，超声波是一种频率高于人耳可听范围的声波。在工业和科研领域，超声波技术被广泛应用于材料检测、测量和成像。超声波在介质中传播时，其特性(如速度、频率、振幅)会受到介质特性的影响。这使得超声波成为探测材料性质、内部缺陷和界面变化的有效工具。通过分析绝缘子中的超声波反射和透射信号，可以有效地发现裂纹、空洞和其他潜在的结构缺陷。超声波技术的非侵入性和高灵敏度使其成为检测绝缘子缺陷的理想选择。尽管超声波技术在绝缘子检测中非常有效，但其在实际应用中面临着噪声干扰的挑战。工业环境中的背景噪声、设备振动和信号弱化都可能影响超声波信号的质量。因此，有效的去噪技术对于提高超声波检测的准确性和可靠性至关重要。
2、目前，常用的去噪技术包括数字滤波、谱分析和时频分析等。然而，这些传统方法在处理非线性和非平稳信号时存在局限性。特别是在处理复杂和动态变化的工业信号时，传统去噪方法可能无法有效分离有用信号和噪声，导致检测准确率降低。数字滤波技术是超声波信号处理中最常见的去噪方法之一。它通过预设的滤波器设计来去除信号中的噪声成分。这些滤波器可以是低通、高通、带
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法及系统，能显著提高超声波信号的信噪比，使得微弱的信号在噪声环境中也能被有效识别和分析，在复杂和动态的工业环境中提高超声波信号处理的准确性和效率。
2、本专利技术的技术方案为：一种基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，包括以下步骤：通过超声波换能器接收对复合绝缘子进行检测而反馈回来的超声波信号，通过信号平均法对所述超声波信号进行预处理；通过ceemdan对预处理后的所述超声波信号进行分解去噪，直到获得的残差信号为单调函数，不能继续分解；将ceemdan分解去噪后的高频信号通过自适应小波阈值进行去噪处理，保留高频的有效成分，再通过信号重构得到去噪后的信号，以改善回波起始位置的信号波形提高信噪比；其中自适应小波阈值去噪处理通过最小化均方误差的无偏估计来确定阈值；对重构后的信号波形进行绝缘子损伤的判断。
3、优选的，通过信号平均法对所述超声波信号进行预处理进一步包括：
4、对所述超声波信号连续采集n次，并且这n次采集的结果进行信号平均处理，信号平均的计算公式：
5、其中xi表示观测到的信号；n表示重复采集次数。
6、优选的，通过ceemdan对预处理后的所述超声波信号进行分解去噪进一步包括：
7、获取预处理后的所述超声波信号，通过多次添加不同实现的白噪声来创建多个扰动信号；
8、对每个扰动信号应用emd，得到多组对应的本征模态函数imfs；
9、对每一组本征模态函数imfs中的对应模态函数进行平均，得到最终的分解结果。
10、优选的，所述方法还包括：
11、将高斯白噪声加入到待分解信号y(t)+(-1)qεvj(t),其中q＝1,2.对新信号进行emd分解，得到第一阶本征模态分量c1：
12、
13、对产生的n个模态分量进行总体平均就得到ceemdan分解的第1个本征模态分量：
14、
15、计算去除第一个模态分量后的残差：
16、
17、在r1(t)中加入正负成对高斯白噪声得到新信号，以新信号为载体进行emd分解，得到第一阶模汾量d1,由此可以得到ceemdan分解的第2个本征模态分量：
18、
19、计算去除第二个模态分量后的残差：
20、
21、重复上述步骤，直到获得的残差信号为单调函数，不能继续分解，算法结束，此时得到的本征模态分量数量为k，则原始信号y(t)被分解为：
22、
23、优选的，将ceemdan分解去噪后的高频信号通过自适应小波阈值进行去噪处理，保留高频的有效成分，再通过信号重构得到去噪后的信号，以改善回波起始位置的信号波形提高信噪比进一步包括：
24、基于选定的小波对信号进行n层小波分解；
25、对分解的各层系数进行阈值处理，获得估计小波系数；
26、根据去噪后的小波系数进行小波重构，获得去噪后的信号。
27、优选的，所述方法还包括：
28、计算小波变换，对信号进行小波变换，得到小波系数；
29、计算阈值，对每个小波系数应用阈值，以减小噪声；
30、计算估计的风险，通过计算阈值后的信号与原始信号之间的均方误差，来估计风险；
31、确定最佳阈值，对一系列可能的阈值进行估计风险的计算，选择使估计风险最小的阈值：
32、
33、其中，表示噪声的估计方差，n表示信号的长度，di表示信号中第i个元素的绝对梯度。
34、优选的，对重构后的信号波形进行绝缘子损伤的判断进一步包括：
35、将重构后的信号波形与完好绝缘子的检测信号进行特征对比，在相似度低于阈值的情况下判定所述重构后的信号波形对应的绝缘子内部已损伤。
36、基于相同的构思，本专利技术还提供一种基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测系统，包括：预处理模块，用于通过超声波换能器接收对复合绝缘子进行检测而反馈回来的超声波本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，通过信号平均法对所述超声波信号进行预处理进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，通过CEEMDAN对预处理后的所述超声波信号进行分解去噪进一步包括：
4.根据权利要求3所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，将CEEMDAN分解去噪后的高频信号通过自适应小波阈值进行去噪处理，保留高频的有效成分，再通过信号重构得到去噪后的信号，以改善回波起始位置的信号波形提高信噪比进一步包括：
6.根据权利要求5所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要
8.一种基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于信号平均、CEEMDAN及自适应小波阈值绝缘子检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，通过信号平均法对所述超声波信号进行预处理进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，通过ceemdan对预处理后的所述超声波信号进行分解去噪进一步包括：
4.根据权利要求3所述的基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于信号平均、ceemdan及自适应小波阈值绝缘子检测方法，其特征在于，将ceemdan分解去噪后的高频信号通过自适应小波阈值进行去噪处理，保留...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊博，李守学，高昌龙，王昕，金鹏，栾靖尧，邰宇峰，赵天成，矫立新，崔天城，张赛鹏，杨代勇，司昌健，刘丹，姜露，赵春明，于群英，林海丹，葛志成，刘春博，郭家昌，俞华，刘宏，代毓彤，翟冠强，陈捷元，李嘉帅，梁宝庆，徐奇，贺微，霍新明，杨松，徐圣忱，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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