基于DSP的局部放电信号抗干扰研究

詹威鹏，陈腾彪，罗智奕，胡力广，徐 曙

（深圳供电局有限公司，广东 深圳 518010）

0 引 言

在进行电缆局部放电检测过程中，PD信号很弱，一般为mV级，但信号频域很广，局部放电信号幅度一般为几十毫伏，且信号为宽频信号。而现场测量中有大量干扰信号，两者混在一起很难区分，噪声和干扰的存在会严重影响监测的灵敏度和故障判断的可靠性。因此，要准确判断局部放电信号首先要剔除或抑制干扰，使信噪比提高[1]。而如何有效滤除局部放电中的干扰信号，提高信噪比，成为工程师们亟待解决的问题。

随着信号处理技术和局部放电监测技术的发展，已知的剔除噪声和抑制干扰的方法已经有很多。在局部放电过程中的干扰信号种类很多，主要的干扰可按时域和频域分为周期性干扰、随机性干扰以及宽带、窄带干扰。针对这几种干扰，有了相应的滤波器解决方法。周期性的干扰信号又分为固定频率周期信号与脉冲周期干扰信号，对于这种两种干扰信号可以采用时域开窗法，滤除在时间和相位上固定的干扰信号。对窄带干扰来说可使用窄带滤波器，它能衰减同频带以外的干扰信号，虽然同频带内的有用信号也会有一定的衰减，但是信噪比会有明显提升。

目前，所采用的干扰抑制处理技术各有优点，然而大多抗干扰处理是在上位机软件上实现的，其响应和处理速度较慢，为快速实现信号的抗干扰，一般采用硬件电路进行滤波，当滤波器阶数较高时，硬件设计难度大，且成本高。本文应用DSP信号处理算法库对信号进行处理，

TI的DSP芯片做为专用的数字信号处理CPU，可实现大多数的信号处理需求。数字滤波器技术在数字信号处理中占有及其重要的地位，数字滤波器分为IIR滤波器和FIR滤波器[2]。

本文主要说明局部放电过程中几种常见噪声干扰，并在DSP上进行滤波进行滤波测试，选出较适宜局部放电信号特征的去除干扰噪声的方法。

1 IIR陷波滤波器

首先通过采集信号获得干扰信号与有用信号，通过频域分析及计算获取周期性干扰脉冲信号的各次谐波信息，选用合适的滤波参数，通过数字陷波器来实现周期性干扰信号的衰减。

IIR滤波器采用递归结构来配置，带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由时间延时、乘以系数以及加法计算组成，可以组合成并联型和串联型结构形式，每种结构都有反馈回路。

陷波器的设计中，Wp和Ws为归一化角频率，如果工程要求设计低通数字滤波器满足通带截止频率为fp，阻带截止频率为fs，则fp、fs和Wp、Ws之间的转换关系为：设计陷波数字滤波器边带频率为fp1,、fs2,抽样频率为Fs,在a衰减处频率为 fp2,、fs2，,转换关系公式如下所示：

获得陷波器的阶数，调用DSP内部函数。

测试IIR陷波器过程如下：一是输入脉冲信号，记录波形；二是输入周期脉冲干扰信号，记录波形；三是启动陷波器，调整陷波器参数，获得滤波器后波形。输入脉冲信号如图1所示，固定周期脉冲干扰信号如图2所示，周期性干扰信号与局部放电信号的叠加波形如图3所示，经过滤波器后局部放电信号特征如图4所示。

由图1可以看出，局放信号幅度大于10 mV，图2中周期性干扰脉冲幅值在10 mV左右，图3中局放信号淹没在周期性干扰信号中，很难区分局放信号，经过图4滤波后局放信号幅值8 mV左右，周期性干扰脉冲信号小于4 mV，信噪比达到2∶1，因此陷波器对周期性干扰具有良好抑制效果。

图1 输入局放脉冲信号

图2 固定周期干扰脉冲

图3 周期性干扰信号与局部放电信号同时存在

图4 经过滤波器后局部放电信号

2 FIR滤波器滤除固定频率干扰信号

有限冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）的冲激响应是有限的，意味着在滤波器器中没有反馈。长度为N的FIR输出对应于输入时间序列x(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出，具体形式为：

FIR滤波器具有以下优点：较容易实现线性相位滤波器，对输入信号进行延时，但是相位却不扭曲。

在德州仪器的DSP处理器中，FIR计算通过一个指令集循环进行，使用于多种采样率的转换，例如分段求值，即抽取的形式，也就是降低采样率，即插入即增加采样率的操作。在这种采样模式下，使用FIR滤波器可以节省一些计算，提高运算速率。

FIR滤波器具有理想的数字特性，在工程应用中一般占用较少的内存，软件编程人员就能解决非理想数学算法有关的问题。

FIR滤波器的结构上包含两个参量，一个是系数k，另一个是采样点延迟线。该滤波的具体实现步骤如下。首先通过DSP完成一段数据的采集，然后通过快速傅里叶变换实现本段数据的频域分析，获取干扰信号的频域信息[3-5]。其次通过干扰信号的频域信息设计带阻滤波器的频率截止点及插入损耗参数，得到滤波系数序列。最后将实时采集计算的信号序列与滤波系数进行卷积运算。软件流程如图5所示。

测试FIR滤波器过程如下：一是输入脉冲信号，记录波形；二是输入固定频率正弦波信号，记录波形；三是启动滤波器，调整滤波器参数，活得滤波器后波形。输入脉冲信号如图6所示，固定频率正弦波干扰信号如图7所示，正弦波信号叠加在局部放电信号如图8所示，经过滤波后的时域信号如图9所示。

图6 输入局部放电脉冲信号

图7 固定频率正弦波信号

图8 正弦波信号叠加在局部放电信号

图9 滤波后的时域信号

FIR滤波器的优点是能够实现线性相位和窄过渡带，这也是各种局部放电数字滤波算法中失真较小的一种。FIR滤波器能够实现对固定频率信号的有效抑制，信噪比提升明显。

3 自适应滤波器抑制白噪声对局部放电信号的干扰

电力电缆运行中，难于区分不明显的绝缘局部放电信号，其一般淹没在白噪声中，此时的局部放电监测采用滤波与相位的方式进行信号提取，应该结合其相位特征进行局部放电信号的区分，函数关系如图10所示。其中x(n)自适应滤波器对输入信号序列，y（n）为输出序列，d(n)为期望信号，e(n)为误差信号。

图10 函数关系

滤波程序如图11所示，使用有限冲激响应（FIR）最小均方（LMS）误差算法的自适应滤波器，相当于一个自适应衰减器。

图11 滤波程序

基于采样信号分析处理的自适应滤波系统，以线性预测理论为基础。自适应滤波器系统的工作好坏取决于滤波器各个参数的选取，通过正确设计滤波器各参数，可以使系统应用效果最好。结合局部放电信号在运行系统中的相位特征，可以有效分别出局部放电信号。采用LMS算法的自适应滤波器具有运算速度快的优点。图12为局部放电信号淹没在白噪声中，图13为滤波后信号。

根据图12与图13的信号对比情况，开启自适应滤波器后，局部放电信号被提取出来，滤波算法对此种信号信噪比提升有明显帮助。

图12 微弱局部放电信号淹没在白噪声中

4 结 论

本文对几种常见的干扰信号进行了滤波器前后对比，介绍了不同滤波器在局部放电检测中的应用。针对不同的干扰信号选用不同的滤波器，对信噪比提升具有显著帮助。