REPRESENTAÇÃO ESPARSA UTILIZANDO WAVELETS E VARIAÇÃO TOTAL APLICADOS AO PROCESSAMENTO DE SINAIS DE DESCARGAS PARCIAIS

P. V. C. Batista
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Abstract

Descargas parciais sao descargas eletricas transitorias em formas de pulsos de curta duracao que acontecem no interior de sistemas de isolamento. Com o intuito de constatar a existencia de descargas parciais, sao desenvolvidas e utilizadas tecnicas de processamento de sinais que visam possibilitar intervencoes e manutencoes programadas em equipamentos, evitando assim grandes prejuizos financeiros. Diversas sao as tecnicas de processamento de sinais existentes que possibilitam eliminacao de ruidos, no entanto, por possuir caracteristicas especificas, sinais com descargas parciais sao melhores processados quando utiliza-se a Transformada de Wavelets. Tal transformada permite, entre outras caracteristicas, a decomposicao do sinal em componentes localizados no tempo (translacao do sinal) e na escala (dilatacao/contracao do sinal), o que favorece a representacao de sinais estritamente localizados. Especificamente, em uma variacao da Transformada de Wavelets conhecida como Transformada de Wavelets Estacionaria, permite-se reconstruir um sinal a partir de suas versoes deslocadas circularmente obtendo-se um dicionario sobrecompleto. Entretanto, ao utilizar um dicionario sobrecompleto, obtem-se um sistema indeterminado, permitindo infinitas solucoes. Assim, com o objetivo de encontrar a melhor solucao (menor erro de reconstrucao) entre as existentes, e necessario aplicar um metodo de otimizacao. Este trabalho apresenta o metodo conhecido como Wavelet Total Variation, que baseado no algoritmo Split Variable Augmented Lagrangian Shrinkage Algorithm, busca eliminar ruidos em sinais de descargas parciais. O metodo e aplicado em sinais de descargas parciais medidos em laboratorio e gerados por modelos numericos contendo ruidos do tipo harmonico, gaussiano e impulsivo. Os resultados obtidos mostram que o metodo obtem expressivos niveis de atenuacao dos tres tipos de ruido utilizados e produz pouca degradacao nas descargas parciais. O metodo e analisado frente a outro metodo da literatura e apresenta melhores resultados quantitativos quando comparados os erros resultantes entre os sinais originais e os sinais obtidos.
小波稀疏表示和全变分应用于局部放电信号处理
局部放电是发生在绝缘系统内部的短暂脉冲放电。为了验证局部放电的存在,开发和使用了信号处理技术,旨在实现对设备的干预和定期维护,从而避免重大的财务损失。现有的信号处理技术有几种可以消除噪声的技术,但由于它们具有特定的特性,使用小波变换可以更好地处理局部放电信号。除其他特征外,这种变换允许将信号分解为时间上的局部分量(信号的平移)和尺度上的局部分量(信号的膨胀/收缩),这有利于严格的局部信号表示。具体来说,在小波变换的一种变体中,称为静止小波变换,它允许从信号的圆偏移版本重建信号,从而获得一个超完整的字典。然而,通过使用超完全字典,我们得到了一个不确定的系统,允许无限的解。因此,为了在现有的解决方案中找到最佳的解决方案(最小的重构误差),有必要应用一种优化方法。本文提出了一种基于分变量增强拉格朗日收缩算法的小波总变分方法,旨在消除局部放电信号中的噪声。该方法应用于实验室测量的局部放电信号,并由包含谐波、高斯和脉冲噪声的数值模型生成。结果表明,该方法对三种噪声均有显著的衰减,局部放电的衰减很小。将该方法与文献中的其他方法进行了比较,并对原信号与所得信号的误差进行了比较,得到了更好的定量结果。
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