基于多尺度熵和EMD 閾值的電能表內異物聲音信號去噪方法

張 進，吳 健，歐習洋，歐 熙

（1.國網重慶市電力公司電力科學研究院，重慶401120；2.四川福德機器人股份有限公司，四川 綿陽 621000）

1 引言

隨著近幾年國家智能電網和電力用戶信息采集系統建設，電子式交流電能表得到了廣泛的應用。為確保計量器具的精確性與可靠性，電能表在用于計量之前都必需經過一整套檢定項目的測試[1]。在“JJG596-2012 電子式交流電能表檢定規程”中，異物檢測是外觀檢測項目的一個子項，其目的是檢測電能表內部是否存在焊渣殘留、松脂殘留、脫落元器件、膠沫等異物或雜物。傳統的電能表內異物檢測采用“手搖+耳聽”的人工檢測方法。異物自動檢測裝置通過設計自動搖表結構和自動控制系統實現自動搖表和聲音采集，利用聲音識別技術實現異物檢測算法。由于搖表裝置結構復雜，環境噪聲成分較多，電能表內異物聲音信號在采集過程必須采用合適的去噪方法排除噪聲干擾。由于異物自動檢測裝置采集的聲音信號是典型的非線性非平穩時變信號，頻率成分非常復雜，對去噪方法研究帶來了挑戰。

小波分析作為新的時頻分析工具，具有良好的自適應性，并迅速應用到信號去噪中。小波閾值去噪繼承了小波分析的多分辨率特性，方法簡單且計算量小，是一種應用比較廣泛的去噪方法。但小波變換的相關參數如小波閾值的確定、小波基函數的選擇、信號的分解層數都需要根據信號分解后的具體情況憑經驗人為地選定，這使得去噪過程更加復雜化[2]。……