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本发明涉及的是基于改进VMD和1DCNN的油气管道泄漏检测方法，它包括:一、利用声波传感器采集在正常、泄漏两种工况下天然气管道中的声波信号；二、初始化变分模态分解算法VMD的参数，确定VMD模态数K；三、利用VMD算法对声波信号进行自适应分解，选取其中方差最大的IMF作为有效本征模态函数；四、通过优化网络结构和超参数构建一维卷积神经网络1DCNN管道泄漏检测模型；五、将训练样本输入到1DCNN管道泄漏检测模型中进行训练，使用测试样本测试模型泛化性能，最终获取分类结果检测管道是否发生泄漏。本发明有效解决了VMD方法在分解实际信号时分解数K依赖经验选取的问题，可以准确地发现管道发生泄漏并及时报警。

本发明公开了一种基于变步长LMS的三相电路幅相差监测方法，方法包括以下步骤：基于预设比例系数将三相电路中的三组大电压信号转变为三组小电压信号；基于预设采样频率对三组小电压信号进行采样，得到三组数字电压信号；对三组数字电压信号进行希尔伯特变换，得到三组复电压信号；基于期望复电压信号、输入复电压信号以及变步长LMS计算输入复电压信号与期望复电压信号的相位差和幅值比；基于相位差和幅值比判断三相电路中的电压信号是否达到三相平衡且相序是否正确。本发明的目的在于提供一种基于变步长LMS的三相电路幅相差监测方法，解决现有监测方法不能快速准确对配电网中的三相电压/电流信号的幅相差进行监测的问题。

油浸式互感器作为电力系统的重要器件之一，用于测量和保护电力系统，其形变的程度直接影响其功能。本发明公开了一种基于自激振荡的油浸式互感器形变诊断方法。首先，对油浸式互感器的振荡波信号进行测量，然后将振荡波信号进行处理转化为时频图，再对时频图提取油浸式互感器形变的特征参数，最后基于特征参数来评估油浸式互感器的形变程度，此方法能有效地对油浸式互感器的形变程度做出评估。

本发明公开了一种基于多分辨率奇异值分解的大地电磁信噪分离方法及系统。该方法包括：获取实测大地电磁数据并分段；针对每一段大地电磁信号分别构造Hankel矩阵，并使用奇异值分解一层得到不同分辨率的近似信号和细节信号，利用不同分辨率的近似信号标准差和细节信号标准差的差值将大地电磁数据分为有用信号段或强干扰数据段；再利用多分辨率奇异值分解（MRSVD）算法分解每个强干扰数据段的近似信号得到大尺度噪声轮廓，并将强干扰数据段的信号减去对应的所述大尺度噪声轮廓得到有用信号段；将有用信号段和去噪后的数据段进行重构得到大地电磁有用信号。本发明所述方法引入MRSVD算法进行分解，分解误差小，能精细地保留更多的低频有用信号。

基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，包括对模拟局部信号进行小波变换得到小波系数矩阵；对小波变换系数矩阵进行高阶统计量分析，利用峰度阈值准则对小波变换系数矩阵进行噪声的初步抑制，得到修正过的小波变换系数矩阵；利用修正过的小波变换系数矩阵得到同步压缩小波变换系数矩阵，采用广义交叉验证算法得到同步压缩小波变换系数矩阵的噪声阈值水平；利用噪声阈值水平采用剪切阈值算法对同步压缩小波变换系数矩阵进行残余噪声的抑制，得到噪声干扰较小的同步压缩小波变换系数矩阵；对噪声干扰较小的同步压缩小波变换系数矩阵进行同步压缩小波逆变换，得到较为纯净的局部放电一维时域信号。本发明方法具有去噪精度高，运算时间短的优点，适用于对变压器局部放电去噪等场合。