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    基于時(shí)頻熵的放電脈沖取特征提取算法

    2015-03-15 03:37:57陳志椿
    電力與能源 2015年6期
    關(guān)鍵詞:電脈沖特征參數(shù)特征提取

    陳志椿

    (福建省閩南理工學(xué)院 實(shí)踐教學(xué)中心,福建 石獅 362700)

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    基于時(shí)頻熵的放電脈沖取特征提取算法

    陳志椿

    (福建省閩南理工學(xué)院 實(shí)踐教學(xué)中心,福建 石獅 362700)

    傳統(tǒng)的放電脈沖取特征提取方法采用的是線性時(shí)間序列分析方法,提取放電脈沖的關(guān)聯(lián)維特征進(jìn)行分類識(shí)別,由于放電脈沖具有非線性特性,線性時(shí)間序列分析方法無(wú)法提取非線性特征,導(dǎo)致模式識(shí)別性能不好。提出基于時(shí)頻熵的放電脈沖取特征提取算法,對(duì)108次/s的超寬帶局部放電脈沖時(shí)間序列波形進(jìn)行時(shí)頻熵特征參數(shù)提出,采用混沌差分進(jìn)化算法對(duì)模糊C均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn),用改進(jìn)的模糊C均值聚類算法,在高維的特征參數(shù)空間中,進(jìn)行超寬帶局部放電脈沖的時(shí)頻熵特征參數(shù)的聚類分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)放電脈沖的特征分類檢測(cè)和識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該算法能有限實(shí)現(xiàn)對(duì)放電脈沖取特征提取,特征聚類的準(zhǔn)確度提高,提高了脈沖檢測(cè)識(shí)別性能。

    放電脈沖;特征提?。荒:鼵均值;數(shù)據(jù)聚類

    在復(fù)雜環(huán)境下的電力設(shè)備網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,由于外加電壓在電氣設(shè)備中形成導(dǎo)體間的絕緣局部空間,造成絕緣部分區(qū)域發(fā)生絕緣劣化,斷絕緣的化學(xué)鍵而發(fā)生裂解,導(dǎo)致電氣設(shè)備產(chǎn)生局部放電,絕緣強(qiáng)度性能下降。在多局部放電源的超寬帶檢測(cè)技術(shù)以及模式識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,需要通過放電脈沖特征提取,以此為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)進(jìn)行特征分類,實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別[1-3]。因此,研究多局部放電的脈沖提取算法具有基礎(chǔ)性意義。

    文獻(xiàn)[4]提出一種基于廣義的平穩(wěn)隨機(jī)過程分析的放電脈沖特征提取和信號(hào)處理算法,采用放電脈沖信號(hào)的統(tǒng)計(jì)量特征進(jìn)行模式識(shí)別,提高了檢測(cè)性能,但是算法的計(jì)算量較大,抗干擾性能不好;文獻(xiàn)[5]提出一種基于非平穩(wěn)放電脈沖信號(hào)頻率調(diào)制的特征提取算法,通過提取放電脈沖的頻率調(diào)制特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)放電脈沖的雙曲調(diào)頻、多項(xiàng)式調(diào)頻,對(duì)放電脈沖的參量具有較好的估計(jì)和分類性能,但是隨著放電脈沖樣本數(shù)目的增大,會(huì)在特征分類過程中出現(xiàn)非線性局部失真,導(dǎo)致特征提取性能不好。針對(duì)上述問題,提出基于時(shí)頻熵的放電脈沖取特征提取算法,首先局部放電脈沖非線性時(shí)間序列分析及時(shí)頻熵特征提取算法研究,形成一組高維特征參數(shù)空間,基于混沌差分進(jìn)化算法對(duì)模糊C均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)對(duì)放電脈沖的時(shí)頻熵特征分類識(shí)別,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能驗(yàn)證,展示本文算法在實(shí)現(xiàn)放電脈沖特征提取和分類識(shí)別中的優(yōu)越性能,得出有效性結(jié)論。

    1 局部放電脈沖非線性時(shí)間序列分析及特征提取

    1.1 局部放電脈沖非線性時(shí)間序列分析

    由于外加電壓在電氣設(shè)備中形成導(dǎo)體間的絕緣局部空間,造成絕緣部分區(qū)域發(fā)生絕緣劣化,產(chǎn)生局部放電,它可以采用非線性時(shí)間序列分析方法進(jìn)行特征提取和研究,局部放電脈沖非線性時(shí)間序列分析可以看作是如圖1所示的輸入輸出過程,輸入的是具有強(qiáng)烈的電磁場(chǎng)干擾的高壓復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)間序列,輸出的是多局部放電源的超寬帶檢測(cè)技術(shù)以及模式識(shí)別系統(tǒng)的某些特征[6]。

    圖1 多局部放電源脈沖的非線性時(shí)間序列分析過程

    一個(gè)局部放電脈沖非線性時(shí)間序列由一非線性多元特征線性方程表示,多元特征線性方程為:

    xn=x(t0+nΔt)=h[z(t0+nΔt)]+ωn

    (1)

    式中h(.)——來(lái)自于隨機(jī)系統(tǒng)的局部放電脈沖的多元數(shù)量值函數(shù),ωn——測(cè)得的觀標(biāo)量時(shí)間序列誤差,采用相空間重構(gòu)方法構(gòu)建一個(gè)高維的特征參數(shù)空間[7],在維相空間中形成一種規(guī)則的、有形的維矢量為:

    X(n)={x(n),x(n+τ),…,x(n+(m-1)τ)}
    n=1,2,…,N

    (2)

    局部放電脈沖時(shí)間序列的變量為{x(t0+iΔt)},i=0,1,…,N-1,其相空間重構(gòu)的時(shí)間波動(dòng)軌跡為:

    X=[s1,s2,…sK]n=(xn,xn-τ,…,xn-(m-1)τ)

    (3)

    式中K=N-(m-1)τ表示相空間中的嵌入向量維數(shù),N表示局部房地那時(shí)間序列的幾何不變量,τ為時(shí)間延遲,m為多維狀態(tài)空間,si=(xi,xi+τ,…,xi+(m-1)τ)T稱為局部放電脈沖非線性時(shí)間序列的嵌入空間狀態(tài)矢量,其表達(dá)式為:

    (4)

    選擇適當(dāng)?shù)膍和τ,創(chuàng)建一個(gè)嵌入式子空間,當(dāng)外加電壓在電氣設(shè)備中產(chǎn)生場(chǎng)強(qiáng)時(shí),在子空間中進(jìn)行局部放電脈沖非線性時(shí)間序列的特征提取,局部放電脈沖非線性時(shí)間序列的特征提取過程如圖2所示。

    圖2 局部放電脈沖非線性時(shí)間序列的特征提取過程

    1.2 局部放電脈沖信號(hào)模型構(gòu)建及時(shí)頻熵特征提取

    在上述進(jìn)行了局部放電脈沖非線性時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)上,通過特征提取反應(yīng)脈沖的細(xì)節(jié)特征,實(shí)現(xiàn)脈沖檢測(cè)和識(shí)別,在此需要進(jìn)行局部放電脈沖信號(hào)模型構(gòu)建,在多局部放電源的超寬帶檢測(cè)技術(shù)以及模式識(shí)別系統(tǒng)中,假設(shè)局部放電脈沖的M是d維的緊流形,F(xiàn)是光滑的矢量場(chǎng),對(duì)脈沖時(shí)間序列進(jìn)行Hilbert變換[8],構(gòu)建多局部放電源的Weibull分模型:

    z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)eiθ(t)

    (5)

    式中z(t)——信號(hào)離散數(shù)據(jù)解析特征;x(t)——局部放電脈沖信號(hào)解析模型的實(shí)部;y(t)——局部放電脈沖的固有模態(tài)函數(shù);a(t)——為局部放電脈沖數(shù)據(jù)序列第一個(gè)最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的3次樣條插值包絡(luò);θ(t)——高頻分量。

    對(duì)非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將原始局部放電源脈沖信號(hào)分解為多個(gè)窄帶分量,信號(hào)的離散解析形式與所給定的實(shí)信號(hào)s(t)=a(t)cosφ(t)相同,得到局部放電脈沖的包絡(luò)特征為:

    (6)

    式中a(t),θ(t)——局部放電脈沖的解析形式的包絡(luò)和相位。

    a(t)和θ(t)作為時(shí)間的函數(shù)極坐標(biāo)形式,顯然有:

    (7)

    式中,φ(t)稱為瞬時(shí)相位,對(duì)局部放電脈沖z(t)實(shí)行x(t)與1/t的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)特征分析是保留其正頻部分(將其幅度加倍,以使原信號(hào)的總能量保持不變),有效保留了x(t)的局部時(shí)間特性,放電脈沖時(shí)間序列的正信號(hào)具有雙向延拓特性,針對(duì)局部放電脈沖波形特征的低頻域產(chǎn)生的干擾,通過濾波得到局部放電脈沖的階躍式傳輸函數(shù):

    (8)

    即Z(f)可由S(f)通過濾波得到,此時(shí)局部放電脈沖的頻域時(shí)間均值為:

    (9)

    對(duì)上述進(jìn)行分解卷積,從而有效保留了信號(hào)x(t)的單分量和多分量特性,實(shí)現(xiàn)信號(hào)模型構(gòu)建,進(jìn)行時(shí)頻熵特征提取。時(shí)頻熵代表局部放電系統(tǒng)的脈沖信息量或隨機(jī)性的程度,計(jì)算過程如下:

    xi=(xi,xi+τ,…,xi+(m-1)τ)

    (10)

    其中,i=1,2,…,N-(m-1)τ。

    (2)計(jì)算局部放電脈沖時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)后的在子空間中的第i點(diǎn)xi和第j點(diǎn)矢量xj的歐式距離:

    (11)

    其中,i,j=1,2,…,N-(m-1)τ。表示局部放電脈沖在某些時(shí)刻具有各自的瞬時(shí)頻率。

    (3)對(duì)于給定的單分量信號(hào)xi,瞬時(shí)頻率dij≤ε,計(jì)算滿足上式的數(shù)目脈沖點(diǎn)數(shù)N(i),采用定量遞歸分析方法,得到原始局部放電時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差,放電脈沖的時(shí)頻特征總點(diǎn)數(shù)的比值Rm(r,i):

    (12)

    (4) 利用Gabor的平均測(cè)度,計(jì)算時(shí)頻熵,計(jì)算式為:

    (13)

    求出其平均值:

    (14)

    2 改進(jìn)的模糊C均值聚類及時(shí)頻熵特征參數(shù)分類識(shí)別實(shí)現(xiàn)

    在上述進(jìn)行局部放電脈沖時(shí)間序列的時(shí)頻熵特征提取的基礎(chǔ)上,構(gòu)建高維特征參數(shù)空間,特征分類采用的是改進(jìn)的模糊C均值聚類算法,傳統(tǒng)的模糊C均值聚類對(duì)噪聲和初始值敏感,不適應(yīng)于局部放電脈沖的特征聚類和識(shí)別中,容易陷入局部最優(yōu),本文采用混沌差分聚類進(jìn)行聚類算法改進(jìn),實(shí)現(xiàn)過程描述如下:

    假設(shè)局部放電脈沖時(shí)間序列的數(shù)據(jù)集:

    X={x1,x2,…,xn}?Rs

    (15)

    式中,局部放電脈沖時(shí)間序列中含有n個(gè)樣本,其中樣本xi,放電脈沖的時(shí)頻熵特征點(diǎn)采樣序列為i=1,2,…n,通過全局搜索性尋找聚類中心,時(shí)頻熵的聚類特征矢量為:

    xi=(xi1,xi2,…,xis)T

    (16)

    現(xiàn)在把有限時(shí)頻熵特征點(diǎn)集合分X為c類,其中1

    (17)

    式中Vi為使用Logistic混沌時(shí)間序列的聚類中心的第i個(gè)矢量,基于模糊劃分矩陣表示為:

    (18)

    利用混沌變量的非線性隨機(jī)性,把混沌擾動(dòng)量引入到進(jìn)化種群當(dāng)中,得到局部放電脈沖的時(shí)頻熵通過模糊C均值聚類后的聚類目標(biāo)函數(shù)為:

    (19)

    式中,m為最大迭代次數(shù),(dik)2為時(shí)頻熵特征樣本xk與Vi的測(cè)度距離,其每個(gè)分量都在(0,1)之間,用歐式距離表示,為:

    (20)

    隨著聚類樣本的增多,通過聚類中心的混沌差分進(jìn)化,得到:

    (21)

    產(chǎn)生隨機(jī)矩陣z,為c×D維,求得時(shí)頻熵特征的模糊C均值聚類的聚類中心以及模糊劃分矩陣為:

    (22)

    (23)

    綜上所述,采用改進(jìn)的聚類算法,能從高維的特征參數(shù)空間中實(shí)現(xiàn)對(duì)特征的優(yōu)化聚類和識(shí)別。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為:Inter Pentium 4 3 000 MHz,內(nèi)存1.5 G,顯卡為nVIDIA GeForce 9600。編程軟件利用Visual C++7.0和Matlab混合編程,實(shí)驗(yàn)中,局部放電的頻率為3 dB,頻帶10 Hz~300 kHz,A/D轉(zhuǎn)換器采樣速率:0.1 μs/點(diǎn),輸出校準(zhǔn)脈沖電壓值5檔可調(diào):0.5 V、1 V、2.5 V、5 V、10 V,工作電源為可充電蓄電池,工作電壓DC12 V,改進(jìn)的模糊C均值聚類算法的參數(shù)設(shè)置如下:Gmax=30,D=12,c=3,NP=30,F(xiàn)=0.5,CR=0.1,m=2。根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,對(duì)108次/s的超寬帶局部放電脈沖波形-時(shí)間序列進(jìn)行特征量提取,取采樣間隔為Δt=1去除前1 000個(gè)點(diǎn),取長(zhǎng)度為2 000點(diǎn)的x分量的一組數(shù)據(jù),得到兩組局部放電脈沖時(shí)間序列波形如圖3所示。

    圖3 局部放電脈沖采集時(shí)間序列波形

    從圖可見,原始的局部放電脈沖采集時(shí)間序列波形受到干擾等因素的影響,如果不通過特征提取難以挖掘其內(nèi)部有用特征,導(dǎo)致對(duì)脈沖的識(shí)別和檢測(cè)有效性不好,采用本文的時(shí)頻熵特征提取算法,在給定m=1,2,…,9下,進(jìn)行時(shí)頻熵特征的高維參量空間重構(gòu),進(jìn)行局部放電脈沖非線性時(shí)間序列和特征提取,得到放電脈沖的時(shí)頻熵特征提取結(jié)果如圖4所示。

    圖4 局部放電脈沖的時(shí)頻熵特征提取結(jié)果

    基于改進(jìn)的模糊C均值聚類算法,在高維特征參考了空間中,對(duì)上述時(shí)頻熵特征提取結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類,實(shí)現(xiàn)脈沖特征的分類識(shí)別,得到數(shù)據(jù)聚類結(jié)果如圖5所示。

    圖5 局部放電脈沖的時(shí)頻熵聚類結(jié)果

    通過圖5分析可見,采用本文算法在高維的特征參數(shù)空間,通過利用改進(jìn)的模糊C均值聚類算法對(duì)局放脈沖群進(jìn)行分類,能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)局部放電脈沖群的分類識(shí)別,分類準(zhǔn)確度較高,采用10 000次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)進(jìn)行定量分析可知,采用本文方法進(jìn)行特征分類的準(zhǔn)確概率為99.97%,比傳統(tǒng)方法提高27.06%,展示了本文方法的優(yōu)越性能。

    4 結(jié)語(yǔ)

    在多局部放電源的超寬帶檢測(cè)技術(shù)以及模式識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,需要通過放電脈沖特征提取,以此為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)進(jìn)行特征分類,實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別。本文提出基于時(shí)頻熵的放電脈沖取特征提取算法,對(duì)108次/s的超寬帶局部放電脈沖時(shí)間序列波形進(jìn)行時(shí)頻熵特征參數(shù)提出,采用混沌差分進(jìn)化算法對(duì)模糊C均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)行超寬帶局部放電脈沖的時(shí)頻熵特征參數(shù)的聚類分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)放電脈沖的特征分類檢測(cè)和識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法特征提取,特征聚類的準(zhǔn)確度提高,脈沖檢測(cè)識(shí)別性能較高。研究結(jié)果為研制多局放源的局放超寬帶檢測(cè)技術(shù)以及模式識(shí)別系統(tǒng)提供了試驗(yàn)和理論依據(jù)。

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    (本文編輯:楊林青)

    Feature Extraction Algorithm Based on Time Frequency Entropy of Discharge Pulse

    CHENZhi-chun

    (PracticalTeachingCenter,MinnanUniversityofScienceandTechnology,Shishi362700,China)

    Thetraditionaldischargepulsefeatureextractionmethodisalineartimeseriesanalysismethod,whichextractsthecorrelationcharacteristicsofdischargepulseanddoesclassificationidentification.Duetothenonlinearpropertiesofdischargepulse,lineartimeseriesanalysismethodcannotextractnonlinearfeatures,resultinginbadperformanceinpatternrecognition.Basedontime-frequencyentropyofdischargepulseinfeatureextractionalgorithm, 108/stimesequenceultra-widebandpartialdischargepulsewaveformoftime-frequencyentropycharacteristicparametersisputforward;thechaosdifferentialevolutionalgorithmisadoptedtothefuzzyC-meansclusteringalgorithmisimproved;usingtheimprovedfuzzyc-meansclusteringalgorithm,inthecharacteristicparametersofhighdimensionspace,thetimeandfrequencyofultra-widebandpartialdischargepulseentropyclusteringcharacteristicparametersisanalyzed;thedetectionandidentificationofthecharacteristicsofdischargepulseclassificationarerealized.Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcanbelimitedtothedischargepulseinfeatureextraction,improvingfeatureclusteringaccuracyaswellastheperformanceofpulsedetectionidentification.

    dischargepulse;featureextraction;fuzzyCmeans;dataclustering

    10.11973/dlyny201506019

    陳志椿(1991),碩士研究生,助理實(shí)驗(yàn)師,主要從事電氣自動(dòng)化及其控制等方面的教學(xué)和研究。

    TP

    A

    2095-1256(2015)06-0826-05

    2015-11-05

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