CN107449994A - 基于cnn‑dbn网络的局放故障诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于CNN‑DBN网络的局放故障诊断方法，包括构建基于深度卷积神经网络以及受限玻尔兹曼机模型的深信度学习网络；采集局放仿真数据和实测局放数据，将部分局放仿真数据和实测局放数据混合作为训练样本集，将剩余的局放仿真数据和实测局放数据混合作为测试样本集；利用训练样本集，对深信度学习网络进行无监督训练，提取跨模式特征；将跨模式特征送入逻辑回归分类器，利用测试样本集，对回归分类器进行监督训练，得到训练完成的深信度学习网络；将待测的局放数据输入训练完成的深信度学习网络，得到局放故障诊断结果。本发明提高了故障诊断的准确率。

Description

基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，具体涉及一种基于CNN-DBN网络的GIS组合电器设备局放故障诊断方法，属于设备故障诊断领域。
背景技术
现代电力系统中，GIS组合电器的出现，为输配电站的建设提供了新的解决方案，一个GIS组合电器中可以封装断路器、隔离开关、压变、流变、避雷器、母线、套管等多种电气设备，并通过六氟化硫气体缩短绝缘距离，节约场地。由于可靠性高、其占地面积小、检修周期长的特点、广泛用于各个电压等级的输变电设备中。
可是，正因为GIS设备全封闭的特点，其制造的工艺要求更为严格，细小的瑕疵也会导致严重的故障，而且，GIS组合电气整体封装在六氟化硫密闭室里，不易检修。因此，通过有效的方法对GIS组合电气进行缺陷检测与识别具有极其重要的意义。现有的方法必须依赖一定的数据特征提取，如小波变换模型以及Hilbert-Huang能量变换模型，GIS组合电气局放信号中含有大量高频分量，而小波变换、Hilbert-Huang变换等对噪声均有一定的敏感性。并且，基于特征提取的方法所提取的特征并不一定反映实际缺陷。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，包括，
构建基于深度卷积神经网络以及受限玻尔兹曼机模型的深信度学习网络；
采集局放仿真数据和实测局放数据，将部分局放仿真数据和实测局放数据混合作为训练样本集，将剩余的局放仿真数据和实测局放数据混合作为测试样本集；
利用训练样本集，对深信度学习网络进行无监督训练，提取跨模式特征；
将跨模式特征送入逻辑回归分类器，利用测试样本集，对回归分类器进行监督训练，得到训练完成的深信度学习网络；
将待测的局放数据输入训练完成的深信度学习网络，得到局放故障诊断结果。
深信度学习网络包括依次连接的若干层卷积神经网络、若干层深度信念网络和若干层BP网络。
卷积神经网络有6层，深度信念网络有4层，BP网络有2层。
卷积神经网络中，每一层网络的激活函数采用ReLu函数，每一层BP网络的激活函数采用sigmoid函数。
在进行训练深信度学习网络之前，需要对采集局放仿真数据和实测局放数据进行预处理，得到符合深信度学习网络输入的数据。
根据公式得到局放故障诊断结果，其中为局放故障诊断结果，p(X|Z)为故障分布的似然模型，Z为已经训练好的各种故障发生的概率,X为待测的局放数据输入深信度学习网络后的输出值。
本发明所达到的有益效果：1、本发明基于深信度学习网络(CNN-DBN网络)进行GIS组合电器设备局放故障诊断，深信度学习网络在处理数据过程中隐藏了特征提取过程，特征提取由深度网络在训练与学习过程中自行生成，即使在部分数据特征被噪声淹没的极端情况下也能取得较好的识别率，提高了故障诊断的准确率；2、在实际诊断过程中，实测数据的数量不够，不能满足样本的数量要求，如果全部采用仿真数据，则会出现过拟合，因此本发明将将仿真数据和实测数据相结合，既能获取足够的样本数量也能保证的正确率。
附图说明
图1为深信度学习网络的结构示意图；
图2为深度信念网络模型。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1，构建基于深度卷积神经网络以及受限玻尔兹曼机模型的深信度学习网络。
深信度学习网络包括依次连接的若干层卷积神经网络、若干层深度信念网络和若干层BP网络。结合运行速度和准确率，经过优化设计及验证后，最优的深信度学习网络如图1所示，包括6层卷积神经网络(CNN网络)，4层无监督的深度信念网络(RBM)以及2层BP网络；卷积神经网络中，每一层网络的激活函数采用ReLu函数，每一层BP网络的激活函数采用sigmoid函数。
卷积神经网络用于抽取局放波谱图中的特征模式，深度信念网络用于抽取信号中的特征进行模式识别；BP网络用于对深度信念网络的结果进行特征抽取与分类，从而得到最终结果。
卷积神经网络中，一个卷积层的特征maps被一个可学习的卷积核进行卷积，然后通过一个激活函数，就可以得到输出特征map。每一个输出特征map可能是组合卷积多个输入maps的值，神经元表达式为f()为激活函数，xi表示前一层第i个神经元的输出，Mj表示从前一层第i个神经元节点到本层j个神经元节点的集合，wij为权重，bi表示偏移量，y表示输出。
一个深度信念网络模型由m输入单元V＝(V1,…,Vm)和n个隐藏单元H＝(H1,…,Hn)来获取变量之间特征关系。随机变量(V,H)的取值为(v,h)∈{0,1}m+n，v和h分别表示V和H中的元素，具体关系表示如下图2所示图中c和b均表示隐含变量，深度信念网络模型下的联合概率分布由具有能量函数的吉布斯分布给出，Z′为一常数，它的能量函数表示为：
根据贝叶斯理论，
因此，输出可由如下推导得来
即深度信念网络的表达式为
每个BP网络的表达式为y＝f(∑wixi)，xi表示前一层第i个神经元的输出，wi表示对应的权重。
步骤2，采集局放仿真数据和实测局放数据，将部分局放仿真数据和实测局放数据混合作为训练样本集，将剩余的局放仿真数据和实测局放数据混合作为测试样本集；局放仿真数据和实测局放数据均为局放波谱图像。
步骤3，对采集局放仿真数据和实测局放数据进行预处理，得到符合深信度学习网络输入的数据。
预处理过程为：先通过卡尔曼滤波器去除噪声，进而对图像进行resize处理。
步骤4，利用训练样本集，对深信度学习网络进行无监督训练，提取跨模式特征，即提取各个参数的权值。
步骤5，将跨模式特征送入逻辑回归分类器，利用测试样本集，对回归分类器进行监督训练，得到训练完成的深信度学习网络。
监督训练过程，是将测试样本集中的数据输入深信度学习网络，将得到的结果与已知的结果进行比较，得到误差，从而调整各个参数的权值，然后再输入测试样本集中的数据，得到新的误差，再调整各个参数的权值，如此循环，直到误差小于设定的阈值。
步骤6，将待测的局放数据输入训练完成的深信度学习网络，得到局放故障诊断结果。
利用深信度学习网络算法理论中的公式，即计算所有可能故障发生的概率，取概率最大的结果为局放故障诊断结果，其中为局放故障诊断结果，p(X|Z)为故障分布的似然模型，Z为已经训练好的各种故障发生的概率,X为待测的局放数据输入深信度学习网络后的输出值。
上述方法基于深信度学习网络(CNN-DBN网络)进行GIS组合电器设备局放故障诊断，深信度学习网络在处理数据过程中隐藏了特征提取过程，特征提取由深度网络在训练与学习过程中自行生成，即使在部分数据特征被噪声淹没的极端情况下也能取得较好的识别率，提高了故障诊断的准确率；上述方法将将仿真数据和实测数据相结合，既能获取足够的样本数量也能保证的正确率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：包括，
构建基于深度卷积神经网络以及受限玻尔兹曼机模型的深信度学习网络；
采集局放仿真数据和实测局放数据，将部分局放仿真数据和实测局放数据混合作为训练样本集，将剩余的局放仿真数据和实测局放数据混合作为测试样本集；
利用训练样本集，对深信度学习网络进行无监督训练，提取跨模式特征；
将跨模式特征送入逻辑回归分类器，利用测试样本集，对回归分类器进行监督训练，得到训练完成的深信度学习网络；
将待测的局放数据输入训练完成的深信度学习网络，得到局放故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：深信度学习网络包括依次连接的若干层卷积神经网络、若干层深度信念网络和若干层BP网络。
3.根据权利要求2所述的基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：卷积神经网络有6层，深度信念网络有4层，BP网络有2层。
4.根据权利要求3所述的基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：卷积神经网络中，每一层网络的激活函数采用ReLu函数，每一层BP网络的激活函数采用sigmoid函数。
5.根据权利要求1所述的基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：在进行训练深信度学习网络之前，需要对采集局放仿真数据和实测局放数据进行预处理，得到符合深信度学习网络输入的数据。
6.根据权利要求1所述的基于CNN-DBN网络的局放故障诊断方法，其特征在于：根据公式得到局放故障诊断结果，其中为局放故障诊断结果，p(X|Z)为故障分布的似然模型，Z为已经训练好的各种故障发生的概率,X为待测的局放数据输入深信度学习网络后的输出值。
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