CEEMDAN联合小波包阈值去噪算法在FOCT中的去噪应用

摘要

光纤电流互感器(FOCT)通过将光能转换为磁场能再转换回光能的原理，已逐渐成为配电网规划中输电线路电流检测和监测的关键组件。然而，由于FOCT的工作环境复杂多变，其输出信号中往往包含各类噪声，对设备的长期运行稳定性和检测精度造成一定影响。针对FOCT输出信号的特性，在现有小波包阈值去噪技术基础上，提出了一种结合完全集成经验模态分解与自适应噪声(CEEMDAN)和小波包阈值去噪的联合算法。该算法旨在通过CEEMDAN算法对复杂的非线性、非平稳信号进行高效分解，再利用小波包阈值去噪技术精确去除噪声成分，从而有效提升信号处理的精度和效率。该算法首先采用CEEMDAN算法对初始信号进行分解，得到包含不同频率成分信息的一系列固有模态函数(IMF);其次，针对每个IMF应用小波包阈值去噪技术，根据信号特征自适应选择最优的小波基和阈值参数，实现对噪声的有效抑制；最后，将去噪后的IMF重构，恢复出更纯净、准确的原始信号。试验结果分析表明，该算法在处理特定类型噪声时可显著改善信噪比，对部分信号的信噪比提升幅度可达20 dB以上。这表明该算法可有效抑制噪声，保留信号细节，并具有信号分析更全面、自适应性更强等优势，从而提高FOCT的运行稳定性与检测精度。

关键词

光纤电流互感器 / CEEMDAN算法 / 小波包阈值去噪