变电站噪声分离方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号(10)申请公布号 CN 104537227 A (43)申请公布日(43)申请公布日 2015.04.22

(21)申请号 201410803314.5(22)申请日 2014.12.18

(71)申请人中国科学院上海高等研究院

地址201210 上海市浦东新区海科路99号(72)发明人彭任华 郑成诗 杨鹤飞 李晓东(74)专利代理机构上海申汇专利代理有限公司

31001

代理人林炜 朱逸(51)Int.Cl.

G06F 19/00(2011.01)G01H 17/00(2006.01)

权利要求书3页 说明书7页 附图4页

()发明名称

变电站噪声分离方法(57)摘要

一种变电站噪声分离方法，涉及音频处理技术领域，所解决的是单独测量高压变电站三种噪声的技术问题。该方法首先对高压变电站的噪声实施多层小波变换得到六组小波系数；其次将低频小波系数经过通带梳状滤波器之后做小波反变换分离出本体噪声；同时将低频小波系数经过阻带梳状滤波器之后与另五组小波系数做小波反变换，得到包含电晕噪声及风扇噪声的混合信号；再利用高频小波系数检测电晕噪声，在没有电晕噪声的时间段估计风扇噪声功率谱，在有电晕噪声的时间段估计电晕噪声功率谱，最后将估计的风扇噪声以及电晕噪声功率谱重构时域信号，从而分离出风扇噪声及电晕噪声。本发明提供的方法，适用处理大型高压交流、直流变电站噪声信号。 C N 1 0 4 5 3 7 2 2 7 A CN 104537227 A

权 利 要 求 书

1/3页

1.一种变电站噪声分离方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用传声器拾取高压变电站的噪声，高压变电站的噪声包括电晕噪声、本体噪声、风扇噪声，其信号模型为：

s(n)＝c(n)+b(n)+e(n)

w0＝2πf0/fs其中，s(n)为高压变电站噪声，c(n)为电晕噪声，b(n)为本体噪声，e(n)为风扇噪声，w0为数字域频率，f0为本体振动基频频率，f0＝50Hz，fs为信号采样频率，P为谐波个数；Bk为谐波幅值，φk为谐波相位，n为离散采样时间索引值；

2)对s(n)实施多层小波变换，得到六组小波系数分别为：si(n),i＝1,2,...6；其中，s1(n)为低频小波系数，s1(n)对应的频带范围为[0,fs/]，另五组小波系数si(n),i＝2,...6对应的频率范围分别为[fs/28-i,fs/27-i]；

其中，小波变换中所采用的小波变换滤波器组是Daubechies滤波器组，小波系数采用Mallat快速算法计算；

3)将s1(n)经过通带梳状滤波器之后做小波反变换，得到本体噪声的估计信号并将

作为分离出来的本体噪声，通带梳状滤波器的通带频率是本体噪声的基频频率

f0以及各次谐频；

4)将s1(n)经过阻带梳状滤波器之后与另五组小波系数做小波反变换，得到包含电晕噪声及风扇噪声的混合信号y(n)；

5)将s5(n)和s6(n)做小波反变换，得到电晕检测信号sd(n)；6)利用sd(n)检测有否有电晕噪声，并根据检测结果，在没有电晕噪声的时间段对风扇噪声功率谱进行估计，在有电晕噪声的时间段将y(n)的功率谱与估计的风扇噪声功率谱相减，得出估计的电晕噪声功率谱，功率谱计算采用快速傅里叶变换实现；

6.1)利用sd(n)检测电晕噪声的步骤如下：6.1.1)对sd(n)、y(n)实施分帧，得到sd(n)、y(n)中各帧的帧信号为：Sq＝[sd(qL-L+1),sd(qL-L+2),...sd(qL)]Yq＝[y(qL-L+1),y(qL-L+2),...y(qL)]其中，Sq为sd(n)中第q帧的帧信号，Yq为y(n)中第q帧的帧信号，L为帧长；6.1.2)设定一个判决门限，将sd(n)、y(n)中各帧的最大幅值标准差与判决门限进行比较；

如果有没有电晕噪声；

2

则判定y(n)中的第q帧有电晕噪声，反之则判定y(n)中的第q帧

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权 利 要 求 书

2/3页

其中，Th为判决门限，Th＝10，max{Sq}是指取Sq的最大值，

E{sd(n)}是指取sd(n)的方差；

6.2)风扇噪声功率谱的估计方法如下：如果反之则令如果反之则令

如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，且

则

反之则

则令则令

其中，y(n)中第q帧的功率谱为|Yq(k)|2，为y(n)中第q帧的最大谱值，

γ、κ为可调参数；

6.3)电晕噪声功率谱的估计方法如下：

如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，则令

为y(n)中第q帧的最小谱值，

为估计的风扇噪声第q帧的功率谱，α、β、

其中的|Cq(k)|2

为y(n)中第q帧的电晕噪声功率谱；

7)对估计的风扇噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的信号

作为分离出来的风扇噪声；

对估计的电晕噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的信号作为分离出来的电晕噪声；

由于功率谱计算将y(n)分帧处理，信号重构也需要分帧重构，重构方法如下：在无电晕噪声发生时，风扇噪声帧信号为：

在有电晕噪声发生时，风扇噪声及电晕噪声的帧信号分别为：

3

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权 利 要 求 书

3/3页

其中，为风扇噪声重构信号中第q帧的帧信号，为电晕噪声重构信号中第q帧

的帧信号，L为帧长，IFFT为傅里叶反变换。

2.根据权利要求1所述的变电站噪声分离方法，其特征在于：步骤6.2)中，α∈[0.01,0.03]，β∈[0.4,0.65]，γ∈[4,6]，κ∈[0.1,0.3]。

4

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说 明 书变电站噪声分离方法

1/7页

技术领域

[0001]

本发明涉及音频处理技术，特别是涉及一种变电站噪声分离方法的技术。

背景技术

在电力传输系统中，在相同额定功率条件下，输电电压越高，相应的输电电流越小，从而线路的能量损耗越小。因此，高压、超高压输电线路是目前以及未来电力建设的重点发展方向。在高压输电系统中，导线附近会产生超高电场引起附近空气电离，发生放电，空气放电会产生“嗞嗞”声音，形成电晕噪声。同时由于电压周期性变化，导线附近的带电粒子在电场作用下周期性运动，运动周期与交流电周期相同，在我国，交流电工频频率为50Hz。带电粒子与空气分子发生碰撞，形成声波向外辐射，这种周期性声压变化构成本体噪声，由于非线性效应，本体噪声还包括工频频率的各次谐波信号。高压输电变压器会产生大量热量，使得变电器温度升高，影响变压器使用寿命，一般高压变电器都带有冷却设施，主要是降温风扇，降温风扇会产生噪声，称为风扇噪声。[0003] 在大型高压变电站内，由于变压器、高压传输线相对集中，变电站内的噪声会对周围居民生产生活产生不良影响，根据以上分析可知高压变电站内的噪声主要有电晕噪声、本体噪声以及风扇噪声三种。三种噪声分别具有不同的噪声来源，并且是同时存在与变电站内，目前还没有能实现对三种噪声进行单独测量的方法。

[0002]

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种能有效分离高压变电站的电晕噪声、本体噪声、风扇噪声，从而能实现对该三种噪声进行单独测量的变电站噪声分离方法。

[0005] 为了解决上述技术问题，本发明所提供的一种变电站噪声分离方法，其特征在于，具体步骤如下：

[0006] 1)利用传声器拾取高压变电站的噪声，高压变电站的噪声包括电晕噪声、本体噪声、风扇噪声，其信号模型为：[0007] s(n)＝c(n)+b(n)+e(n)

[0004] [0008]

w0＝2πf0/fs

[0010] 其中，s(n)为高压变电站噪声，c(n)为电晕噪声，b(n)为本体噪声，e(n)为风扇噪声，w0为数字域频率，f0为本体振动基频频率，f0＝50Hz，fs为信号采样频率，P为谐波个数；Bk为谐波幅值，φk为谐波相位，n为离散采样时间索引值；

[0009]

2)对s(n)实施多层小波变换，得到六组小波系数分别为：[0012] si(n),i＝1,2,...6；

[0011]

5

CN 104537227 A[0013]

说 明 书

2/7页

其中，s1(n)为低频小波系数，s1(n)对应的频带范围为[0,fs/]，另五组小波系数si(n),i＝2,...6对应的频率范围分别为[fs/28-i,fs/27-i]；[0014] 其中，小波变换中所采用的小波变换滤波器组是Daubechies滤波器组，小波系数采用Mallat快速算法计算；

[0015] 3)将s1(n)经过通带梳状滤波器之后做小波反变换，得到本体噪声的估计信号

并将

作为分离出来的本体噪声，通带梳状滤波器的通带频率是本体噪声的基

频频率f0以及各次谐频；

[0016] 4)将s1(n)经过阻带梳状滤波器之后与另五组小波系数做小波反变换，得到包含电晕噪声及风扇噪声的混合信号y(n)；

[0017] 5)将s5(n)和s6(n)做小波反变换，得到电晕检测信号sd(n)；[0018] 6)利用sd(n)检测有否有电晕噪声，并根据检测结果，在没有电晕噪声的时间段对风扇噪声功率谱进行估计，在有电晕噪声的时间段将y(n)的功率谱与估计的风扇噪声功率谱相减，得出估计的电晕噪声功率谱，功率谱计算采用快速傅里叶变换实现；[0019] 6.1)利用sd(n)检测电晕噪声的步骤如下：

6.1.1)对sd(n)、y(n)实施分帧，得到sd(n)、y(n)中各帧的帧信号为：

[0021] Sq＝[sd(qL-L+1),sd(qL-L+2),...sd(qL)][0022] Yq＝[y(qL-L+1),y(qL-L+2),...y(qL)][0023] 其中，Sq为sd(n)中第q帧的帧信号，Yq为y(n)中第q帧的帧信号，L为帧长；[0024] 6.1.2)设定一个判决门限，将sd(n)、y(n)中各帧的最大幅值标准差与判决门限进行比较；

[0020] [0025]

如果有则判定y(n)中的第q帧有电晕噪声，反之则判定y(n)中的第

q帧没有电晕噪声；

[0026]

其中，Th为判决门限，Th＝10，max{Sq}是指取Sq的最大值，

E{sd(n)}是指取sd(n)的方差；

[0027] [0028]

6.2)风扇噪声功率谱的估计方法如下：如果

则令

反之则令

[0029]

如果则令

反之则令

6

CN 104537227 A[0030]

说 明 书

则

3/7页

如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，且反

之则

[0031]

其中，y(n)中第q帧的功率谱为|Yq(k)|2，

中第q帧的最大谱值，

为y(n)中第q帧的最小谱值，

为估计的风扇噪声第q帧的功率谱，α、β、

γ、κ为可调参数；

[0032] 6.3)电晕噪声功率谱的估计方法如下：

[0033]

如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，则令其中的

|Cq(k)|2为y(n)中第q帧的电晕噪声功率谱；

[0034] 7)对估计的风扇噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的信号

[0035]

作为分离出来的风扇噪声；

对估计的电晕噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的信作为分离出来的电晕噪声；

号

[0036]

由于功率谱计算将y(n)分帧处理，信号重构也需要分帧重构，重构方法如下：[0037] 在无电晕噪声发生时，风扇噪声帧信号为：

[0038] [0039]

在有电晕噪声发生时，风扇噪声及电晕噪声的帧信号分别为：

[0040]

[0041] 其中，为风扇噪声重构信号中第q帧的帧信号，为电晕噪声重构信号中第q

帧的帧信号，L为帧长，IFFT为傅里叶反变换。[0042] 进一步的，步骤6.2)中，α∈[0.01,0.03]，β∈[0.4,0.65]，γ∈[4,6]，κ∈[0.1,0.3]。

[0043] 本发明提供的变电站噪声分离方法，利用电晕噪声、本体噪声、风扇噪声的时、频域特性，根据本体噪声的线谱特性，设计相应通带梳状滤波器实现本体噪声的分离，利用电晕噪声与风扇噪声在时—频域上的可分性，采用小波变换，实现电晕噪声与风扇噪声的分离，从而来达到分离这三种噪声的目的，能有效分离高压变电站的电晕噪声、本体噪声、风扇噪声，从而能实现对该三种噪声进行单独测量。

7

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说 明 书

4/7页

附图说明

[0044] [0045] [0046] [0047] [0048] [0049] [0050]

图1是本发明实施例的变电站噪声分离方法的分离流程图；

图2是直流电噪声的时域波形测量图；

图3是直流电噪声在时域上放大后的时域波形测量图；图4是交流电噪声的时域波形测量图；

图5是交流电噪声在时域上放大后的时域波形测量图。

图6是采用本发明实施例的方法对直流电噪声进行分离后的分离效果图；图7是采用本发明实施例的方法对交流电噪声进行分离后的分离效果图。

具体实施方式

[0051] 以下结合附图说明对本发明的实施例作进一步详细描述，但本实施例并不用于本发明，凡是采用本发明的相似结构及其相似变化，均应列入本发明的保护范围。[0052] 如图1所示，本发明实施例所提供的一种变电站噪声分离方法，其特征在于，具体步骤如下：

[0053] 1)利用传声器，以65536Hz的采样率拾取高压变电站的噪声，高压变电站的噪声包括电晕噪声、本体噪声、风扇噪声，其信号模型为：[00] s(n)＝c(n)+b(n)+e(n)

[0055]

w0＝2πf0/fs

[0057] 其中，s(n)为高压变电站噪声，c(n)为电晕噪声，b(n)为本体噪声，e(n)为风扇噪声，w0为数字域频率，f0为本体振动基频频率，f0＝50Hz，fs为信号采样频率，P为谐波个数，Bk为谐波幅值，φk为谐波相位，n为离散采样数据时间索引值，一般在100Hz、200Hz、300Hz等谐波频率上本体噪声能量较大，电晕噪声c(n)表现为时间上随机出现的脉冲信号，传输电压越高，电晕噪声越密集，同时脉冲时间间隔要远大于脉冲持续时间，风扇噪声e(n)为宽带噪声；

[0058] 2)对s(n)实施多层小波变换(本例中为五层)，得到六组小波系数分别为：[0059] si(n),i＝1,2,...6；[0060] 其中，s1(n)为低频小波系数，s1(n)对应的频带范围为[0,fs/]，另五组小波系数si(n),i＝2,...6对应的频率范围分别为[fs/28-i,fs/27-i]；[0061] 其中，小波变换中所采用的小波变换滤波器组是多贝西(Daubechies)滤波器组，小波系数采用马拉特(Mallat)快速算法计算；

[0062] 3)将s1(n)经过通带梳状滤波器之后做小波反变换，得到本体噪声的估计信号

[0056]

并将作为分离出来的本体噪声，

的采样率为fs，通带梳状滤波器的通带

频率是本体噪声的基频频率f0以及各次谐频；[0063] 其中，s1(n)的采样率为fs/32，通带梳状滤波采用快速傅里叶变换实现，通带梳状滤波器在工频频率(50Hz)以及各次谐波频率处的幅度响应为1，在其他频率处的幅度响应为0，本发明其它实施例中也可以采用其他方式的通带梳状滤波器；

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说 明 书

5/7页

4)将s1(n)经过阻带梳状滤波器之后与另五组小波系数做小波反变换，得到包含电晕噪声及风扇噪声的混合信号y(n)，实现本体噪声的分离，y(n)的采样率为fs；[0065] 其中，阻带梳状滤波器采用快速傅里叶变换实现，阻带梳状滤波器在工频频率(50Hz)以及各次谐波频率处的幅度响应为0，在其他频率处的幅度响应为1，本发明其它实施例中也可以采用其他方式的阻带梳状滤波器；[0066] 5)将s5(n)和s6(n)做小波反变换，得到电晕检测信号sd(n)；[0067] 6)利用sd(n)检测有否有电晕噪声，并根据检测结果，在没有电晕噪声的时间段对风扇噪声功率谱进行估计，在有电晕噪声的时间段将y(n)的功率谱与估计的风扇噪声功率谱相减，得出估计的电晕噪声功率谱，功率谱计算采用快速傅里叶变换实现；[0068] s5(n)和s6(n)为高频小波系数，风扇噪声能量在高频段会下降，而电晕噪声能量在全频段均匀分布，因而电晕噪声在高频段的信噪比要高于风扇噪声，能够提高电晕噪声检测的准确率；

[0069] 6.1)利用sd(n)检测电晕噪声的步骤如下：[0070] 6.1.1)对sd(n)、y(n)实施分帧，得到sd(n)、y(n)中各帧的帧信号为：[0071] Sq＝[sd(qL-L+1),sd(qL-L+2),...sd(qL)][0072] Yq＝[y(qL-L+1),y(qL-L+2),...y(qL)][0073] 其中，Sq为sd(n)中第q帧的帧信号，Yq为y(n)中第q帧的帧信号，L为帧长；[0074] 6.1.2)设定一个判决门限，将sd(n)、y(n)中各帧的最大幅值标准差与判决门限进行比较；

[0075]

如果有则判定y(n)中的第q帧有电晕噪声，反之则判定y(n)中的第

q帧没有电晕噪声；

[0076]

其中，Th为判决门限，Th＝10，max{Sq}是指取Sq的最大值，

E{sd(n)}是指取sd(n)的方差；

[0077] [0078]

6.2)风扇噪声功率谱的估计方法如下：如果

则令

反之则令

[0079]

如果则令

反之则令

[0080]

如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，且

9

则反

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说 明 书

6/7页

之则

[0081]

其中，y(n)中第q帧的功率谱为|Yq(k)|2，为y(n)中第q帧的最大谱值，

为y(n)中第q帧的最小谱值，

为估计的风扇噪声第q帧的功率谱，α、β、

γ、κ为可调参数，α∈[0.01,0.03]，β∈[0.4,0.65]，γ∈[4,6]，κ∈[0.1,0.3]；

[0082]

y(n)中的第q帧有电晕噪声发生时，缓慢上升，使得

在电晕噪声频谱范围上迅速增大，而

成立，此时对风扇噪声的估计不更新，由于风扇

噪声具有较长时间的平稳性，有电晕噪声发生时，估计的风扇噪声功率谱仍能表示真实的风扇噪声功率谱；

[0083] 6.3)电晕噪声功率谱的估计方法如下：[0084] 假设风扇噪声与电晕噪声不相关，如果y(n)中的第q帧有电晕噪声，则令

其中的|Cq(k)|2为y(n)中第q帧的电晕噪声功率谱；

[0085]

7)对估计的风扇噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的作为分离出来的风扇噪声；

对估计的电晕噪声功率谱采用傅里叶反变换重构时域信号，并将重构后得到的信作为分离出来的电晕噪声；

信号

[0086]

号

[0087]

由于功率谱计算将y(n)分帧处理，信号重构也需要分帧重构，重构方法如下：[0088] 在无电晕噪声发生时，风扇噪声帧信号为：

[00] [0090]

在有电晕噪声发生时，风扇噪声及电晕噪声的帧信号分别为：

[0091]

[0092] 其中，为风扇噪声重构信号中第q帧的帧信号，为电晕噪声重构信号中第

q帧的帧信号，L为帧长，IFFT为傅里叶反变换。[0093] 图2为直流电噪声的时域波形测量图，图4为交流电噪声的时域波形测量图，图2、图4中的横坐标轴均为时间轴，纵坐标轴均为幅度轴，从图2、图4可以看出，直流电噪声与交流电噪声具有很大的不同，直流电的电晕噪声在时间轴上随机发生，而交流电的电晕噪

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说 明 书

7/7页

声形成簇，交流电有电晕噪声时会出现多个电晕脉冲波形，交流电的电晕噪声形成的簇周期出现，其周期时间域工频频率周期相同；

[0094] 图3为直流电噪声在时域上放大后的时域波形测量图，图5为交流电噪声在时域上放大后的时域波形测量图，图3、图5中的横坐标轴均为时间轴，纵坐标轴均为幅度轴，从图3、图5可以看出，直流电由于不存在周期性变化的电场，在没有电晕噪声的时间段表现为较为平稳的风扇噪声，而交流电在没有电晕噪声的时间段，噪声具有较强的周期性，这主要来源于本体噪声中的各次谐波信号；[0095] 从图2、图4也可以看出，直流电噪声与交流电噪声也具有相同点，即：在有电晕噪声发生时，噪声信号的幅值变大；这主要是由于电晕噪声是一些脉冲序列，幅值较大，电晕噪声的频谱范围宽，在有效采样频率范围内能量均分布；[0096] 本发明实施例利用电晕噪声、本体噪声、风扇噪声的时、频域特性，来达到分离这三种噪声的目的；其中，电晕噪声由于持续时间短，信号幅值大，表现出脉冲特性，在频率上带宽具有无限宽的特点；本体噪声具有线谱结构，在高频频率范围线谱能量衰减较大，可以不予考虑；风扇噪声能量随着频率增高，能量减少。[0097] 本发明实施例适用于处理大型高压交流、直流变电站噪声信号，能够有效分离高压变电站的三种噪声；

[0098] 图6是采用本发明实施例的方法对直流电噪声进行分离后的分离效果图，图6中的s(n)为原始的直流电噪声，c(n)为电晕噪声，b(n)为本体噪声，e(n)为风扇噪声；[0099] 图7是采用本发明实施例的方法对交流电噪声进行分离后的分离效果图，图7中的s(n)为原始的交流电噪声，c(n)为电晕噪声，b(n)为本体噪声，e(n)为风扇噪声。

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说 明 书 附 图

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图1

图2

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说 明 书 附 图

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图3

图4

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说 明 书 附 图

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图5

图6

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说 明 书 附 图

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图7

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