覆冰导线振动数据降噪及状态识别

作     者：陶慧 贺国帅 杨金显 艾朋伟 TAO Hui;HE Guoshuai;YANG Jinxian;AI Pengwei

作者机构：河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2023年第36卷第12期

页      面：1935-1942页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41672363 U1404510) 

主　　题：覆冰导线 降噪 状态识别 麻雀搜索算法 变分模态分解 KL散度 

摘      要：为准确识别输电线路覆冰运动状态,提出基于SSA-VMD和E-KL散度的覆冰导线振动数据降噪及状态识别的方法。首先利用微惯性测量组合(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)采集导线运动三轴加速度和三轴角速度原始振动数据,构建排列熵、包络熵和相关系数结合的适应度函数,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数。用优化后的变分模态分解方法将真实振动信号与噪声分离,选取真实振动信号重构信号,完成振动信号降噪预处理,并通过仿真实验验证降噪算法对覆冰导线振动数据的适用性。搭建覆冰导线模拟系统采集数据,降噪处理后计算导线各维能量,构建E-KL(Energy-Kullback Leibler Divergence)散度对覆冰导线状态识别,估计覆冰导线幅值和频率变异程度。实验结果表明可有效识别覆冰导线状态并进行幅频估计。