【摘 要】
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由于电气设备环境中不可避免的会存在电磁信号,要监测和识别电气故障放电火花的电磁信号,必须消除环境中的电磁干扰信号.信号去噪方法有频域滤波技术、自适应滤波、神经网络、小波变换及高价谱等方法.其中频域滤波方法适合于稳定的周期性信号,不适合间隙时的电气火花信号处理;自适应滤波方法,对延时要求较高,突发性火花电磁信号难以满足要求;神经网络适合有规律信号的去噪,不适合随机出现的电气火花电磁信号处理;高价谱适合去除高斯干扰,对火花信号电磁噪声的消除效果也不好;小波变换适合处理干扰信号强度小于提取信号的情况,如果背景干
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由于电气设备环境中不可避免的会存在电磁信号,要监测和识别电气故障放电火花的电磁信号,必须消除环境中的电磁干扰信号.信号去噪方法有频域滤波技术、自适应滤波、神经网络、小波变换及高价谱等方法.其中频域滤波方法适合于稳定的周期性信号,不适合间隙时的电气火花信号处理;自适应滤波方法,对延时要求较高,突发性火花电磁信号难以满足要求;神经网络适合有规律信号的去噪,不适合随机出现的电气火花电磁信号处理;高价谱适合去除高斯干扰,对火花信号电磁噪声的消除效果也不好;小波变换适合处理干扰信号强度小于提取信号的情况,如果背景干扰电磁信号强度大于或等于电气火花电磁信号,采用常规的噪声处理方法也难以识别电气火花信号.此时我们需要研究另一种特殊的方法-分离技术,将背景干扰电磁信号与电气放电火花信号进行分离,从而达到电气火花信号的提取识别目的.下面对这种强电磁干扰环境中电气火花电磁信号的识别进行研究.
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