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

来源：传感技术学报, 2023, 36(12): 1935-1942.

• 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

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。

• 单位
  河南理工大学; 自动化学院