江苏
输电线路中的行波信号是一种具有突变成分的非平稳信号，其波头到达时刻的精确标定是实现故障测距的核心前提。在较低采样率下，相邻采样点的时间间隔较大，波头可能落在两个采样点之间，导致固有的时间量化误差。为解决这一问题，现代分布式输电线路故障诊断装置普遍采用 MHz 级别的高采样率进行数据采集。采样率的提升使故障暂态信号的细节得以更完整地保留，理论上可显著提高时间分辨率。然而，高采样率在带来丰富高频信息的同时，也将现场强烈的电磁干扰、电晕噪声以及二次回路的白噪声一并引入采样序列。
噪声强度的增加是波头识别面临的首要挑战。当信噪比降低时，行波初始上升沿的微弱变化极易被噪声淹没，基于简单阈值或幅值突变的检测方法会出现大量误判。其次，高采样率导致单位时间内的数据量急剧膨胀，装置需要在有限的嵌入式硬件资源下完成实时数据处理，这要求波头识别算法必须具备较低的计算复杂度。此外，输电线路本身不是理想导体，行波在传播过程中的色散效应会使波头发生畸变，高频分量的衰减和相移使陡峭的阶跃形波头平滑化，进一步增加了奇异点定位的不确定性。因此，在抑制噪声、保留突变细节和保证计算实时性之间寻求平衡，构成了高采样率下行波波头识别的核心理论问题。
（一）基于数学形态学的脉冲噪声滤除
针对高采样率下混入的脉冲噪声与白噪声，采用数学形态学滤波器进行预处理是一种有效手段。形态学滤波基于信号几何结构特征，通过不同尺寸和形状的结构元素对信号进行膨胀、腐蚀、开运算和闭运算组合，可有效滤除孤立尖峰脉冲。与常规有限冲激响应数字滤波器相比，形态学滤波仅涉及加减和极值比较运算，不引入相位延迟，这对于精确定位波头时间具有重要价值。处理过程中，选择扁平型结构元素，其宽度应略小于典型行波波头的上升时间，以保证在滤除窄脉冲噪声的同时不削平真实波头的前沿陡度。
（二）基于小波模极大值的突变点增强
在滤除部分背景噪声后，需要进一步突出信号中的奇异点特征。二进小波变换具有优良的时频局部化能力，能够聚焦信号的任意细节。对于行波信号中的突变点，其小波变换系数在各尺度下均会出现模极大值，且模极大值随尺度的变化规律与信号奇异性密切相关。通过重构不同尺度下的小波模极大值点，可在抑制噪声放大的同时，实现对波头位置的初步增强。然而，在极低信噪比工况下，小波域中的噪声模极大值链会与信号模极大值链产生混叠。此时，利用相邻尺度间信号模极大值具有较强的相关性，而噪声模极大值相关性较弱的特点，引入尺度间乘积或多尺度相关系数作为加权因子，可进一步压缩噪声残留，锐化行波波头在变换域的能量谱峰。
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