Abstract: D. Kumar, W. J. K. Raymond, S. Kayser, H. A. Illias, M. Othman, M. S. A. Talip, H. Arof, Y. Qasaymeh (in press)

This paper introduces three novel nonlinear feature extraction techniques for ultra-high-frequency (UHF) partial discharge (PD) signals: time-domain Recurrence Plot Feature Extraction (RPFE), frequency-domain Recurrence Plot Feature Extraction (FRPFE), and State Space reconstruction (SS). To evaluate their robustness, clean PD signals are contaminated with white noise, narrowband radio frequency interference (RFI), and impulsive noise at varying magnitudes (10%-90%). This paper uses a novel process where the noise type and its level are classified to enable a more effective denoising. For each noise condition, wavelet-based denoisers are first applied with and without fine parameter tuning. Subsequently, the three proposed methods are employed on both denoised and raw noisy signals. Performance is quantified using Fisherâ€™s Discriminant Ratio (FDR) as a measure of class separability among different PD patterns. Results demonstrate that RPFE consistently achieves the highest average FDR (10.1 with fine tuning), followed by FRPFE (9.7) and SS (9.2), significantly outperforming advanced wavelet methods across all noise types and magnitudes, even when the latter are optimally tuned. The superior noise resilience and discriminative power of the proposed recurrence- and state-space-based approaches make them highly suitable for reliable PD diagnosis in harsh measurement environments.

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Nonlinear Recurrence and Attractor Analysis of Noise-Corrupted UHF Signals for HV Insulation Condition Monitoring