基于DSP的局部放電信號抗干擾研究

詹威鵬，陳騰彪，羅智奕，胡力廣，徐 曙

（深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518010）

0 引 言

在進行電纜局部放電檢測過程中，PD信號很弱，一般為mV級，但信號頻域很廣，局部放電信號幅度一般為幾十毫伏，且信號為寬頻信號。而現場測量中有大量干擾信號，兩者混在一起很難區分，噪聲和干擾的存在會嚴重影響監測的靈敏度和故障判斷的可靠性。因此，要準確判斷局部放電信號首先要剔除或抑制干擾，使信噪比提高[1]。而如何有效濾除局部放電中的干擾信號，提高信噪比，成為工程師們亟待解決的問題。

隨著信號處理技術和局部放電監測技術的發展，已知的剔除噪聲和抑制干擾的方法已經有很多。在局部放電過程中的干擾信號種類很多，主要的干擾可按時域和頻域分為周期性干擾、隨機性干擾以及寬帶、窄帶干擾。針對這幾種干擾，有了相應的濾波器解決方法。周期性的干擾信號又分為固定頻率周期信號與脈沖周期干擾信號，對于這種兩種干擾信號可以采用時域開窗法，濾除在時間和相位上固定的干擾信號。對窄帶干擾來說可使用窄帶濾波器，它能衰減同頻帶以外的干擾信號，雖然同頻帶內的有用信號也會有一定的衰減，但是信噪比會有明顯提升。

目前，所采用的干擾抑制處理技術各有優點，然而大多抗干擾處理是在上位機軟件上實現的，其響應和處理速度較慢，為快速實現信號的抗干擾，一般采用硬件電路進行濾波，當濾波器階數較高時，硬件設計難度大，且成本高。本文應用DSP信號處理算法庫對信號進行處理，

TI的DSP芯片做為專用的數字信號處理CPU，可實現大多數的信號處理需求。數字濾波器技術在數字信號處理中占有及其重要的地位，數字濾波器分為IIR濾波器和FIR濾波器[2]。

本文主要說明局部放電過程中幾種常見噪聲干擾，并在DSP上進行濾波進行濾波測試，選出較適宜局部放電信號特征的去除干擾噪聲的方法。

1 IIR陷波濾波器

首先通過采集信號獲得干擾信號與有用信號，通過頻域分析及計算獲取周期性干擾脈沖信號的各次諧波信息，選用合適的濾波參數，通過數字陷波器來實現周期性干擾信號的衰減。

IIR濾波器采用遞歸結構來配置，帶有反饋環路。IIR濾波器運算結構通常由時間延時、乘以系數以及加法計算組成，可以組合成并聯型和串聯型結構形式，每種結構都有反饋回路。

陷波器的設計中，Wp和Ws為歸一化角頻率，如果工程要求設計低通數字濾波器滿足通帶截止頻率為fp，阻帶截止頻率為fs，則fp、fs和Wp、Ws之間的轉換關系為：設計陷波數字濾波器邊帶頻率為fp1,、fs2,抽樣頻率為Fs,在a衰減處頻率為 fp2,、fs2，,轉換關系公式如下所示：

獲得陷波器的階數，調用DSP內部函數。

測試IIR陷波器過程如下：一是輸入脈沖信號，記錄波形；二是輸入周期脈沖干擾信號，記錄波形；三是啟動陷波器，調整陷波器參數，獲得濾波器后波形。輸入脈沖信號如圖1所示，固定周期脈沖干擾信號如圖2所示，周期性干擾信號與局部放電信號的疊加波形如圖3所示，經過濾波器后局部放電信號特征如圖4所示。

由圖1可以看出，局放信號幅度大于10 mV，圖2中周期性干擾脈沖幅值在10 mV左右，圖3中局放信號淹沒在周期性干擾信號中，很難區分局放信號，經過圖4濾波后局放信號幅值8 mV左右，周期性干擾脈沖信號小于4 mV，信噪比達到2∶1，因此陷波器對周期性干擾具有良好抑制效果。

圖1 輸入局放脈沖信號

圖2 固定周期干擾脈沖

圖3 周期性干擾信號與局部放電信號同時存在

圖4 經過濾波器后局部放電信號

2 FIR濾波器濾除固定頻率干擾信號

有限沖激響應（Finite Impulse Response，FIR）的沖激響應是有限的，意味著在濾波器器中沒有反饋。長度為N的FIR輸出對應于輸入時間序列x(n)的關系由一種有限卷積和的形式給出，具體形式為：

FIR濾波器具有以下優點：較容易實現線性相位濾波器，對輸入信號進行延時，但是相位卻不扭曲。

在德州儀器的DSP處理器中，FIR計算通過一個指令集循環進行，使用于多種采樣率的轉換，例如分段求值，即抽取的形式，也就是降低采樣率，即插入即增加采樣率的操作。在這種采樣模式下，使用FIR濾波器可以節省一些計算，提高運算速率。

FIR濾波器具有理想的數字特性，在工程應用中一般占用較少的內存，軟件編程人員就能解決非理想數學算法有關的問題。

FIR濾波器的結構上包含兩個參量，一個是系數k，另一個是采樣點延遲線。該濾波的具體實現步驟如下。首先通過DSP完成一段數據的采集，然后通過快速傅里葉變換實現本段數據的頻域分析，獲取干擾信號的頻域信息[3-5]。其次通過干擾信號的頻域信息設計帶阻濾波器的頻率截止點及插入損耗參數，得到濾波系數序列。最后將實時采集計算的信號序列與濾波系數進行卷積運算。軟件流程如圖5所示。

測試FIR濾波器過程如下：一是輸入脈沖信號，記錄波形；二是輸入固定頻率正弦波信號，記錄波形；三是啟動濾波器，調整濾波器參數，活得濾波器后波形。輸入脈沖信號如圖6所示，固定頻率正弦波干擾信號如圖7所示，正弦波信號疊加在局部放電信號如圖8所示，經過濾波后的時域信號如圖9所示。

圖6 輸入局部放電脈沖信號

圖7 固定頻率正弦波信號

圖8 正弦波信號疊加在局部放電信號

圖9 濾波后的時域信號

FIR濾波器的優點是能夠實現線性相位和窄過渡帶，這也是各種局部放電數字濾波算法中失真較小的一種。FIR濾波器能夠實現對固定頻率信號的有效抑制，信噪比提升明顯。

3 自適應濾波器抑制白噪聲對局部放電信號的干擾

電力電纜運行中，難于區分不明顯的絕緣局部放電信號，其一般淹沒在白噪聲中，此時的局部放電監測采用濾波與相位的方式進行信號提取，應該結合其相位特征進行局部放電信號的區分，函數關系如圖10所示。其中x(n)自適應濾波器對輸入信號序列，y（n）為輸出序列，d(n)為期望信號，e(n)為誤差信號。

圖10 函數關系

濾波程序如圖11所示，使用有限沖激響應（FIR）最小均方（LMS）誤差算法的自適應濾波器，相當于一個自適應衰減器。

圖11 濾波程序

基于采樣信號分析處理的自適應濾波系統，以線性預測理論為基礎。自適應濾波器系統的工作好壞取決于濾波器各個參數的選取，通過正確設計濾波器各參數，可以使系統應用效果最好。結合局部放電信號在運行系統中的相位特征，可以有效分別出局部放電信號。采用LMS算法的自適應濾波器具有運算速度快的優點。圖12為局部放電信號淹沒在白噪聲中，圖13為濾波后信號。

根據圖12與圖13的信號對比情況，開啟自適應濾波器后，局部放電信號被提取出來，濾波算法對此種信號信噪比提升有明顯幫助。

圖12 微弱局部放電信號淹沒在白噪聲中

4 結 論

本文對幾種常見的干擾信號進行了濾波器前后對比，介紹了不同濾波器在局部放電檢測中的應用。針對不同的干擾信號選用不同的濾波器，對信噪比提升具有顯著幫助。