CN112016470A - 基于声音信号和振动信号的有载分接开关故障识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，包括如下步骤：采集变压器有载分接开关载不同故障状态下的声音信号数据和振动信号数据作为样本；对声音信号数据和振动信号数据分别进行分帧处理，并分别计算声音信号数据的自相关函数和振动信号数据的自相关函数；计算每帧声音信号数据的自相关函数的能量特征，并求取当前帧局部范围内的平均能量；计算每帧振动信号数据的自相关函数的熵特征，并求取当前帧局部范围内的平均熵；通过上述数据特征构建声音、振动异构数据联合能量熵特征，并添加故障标签作为训练样本集；构建神经网络，输入训练样本集进行训练，生成故障识别模型，通过故障识别模型进行故障识别。

Description

基于声音信号和振动信号的有载分接开关故障识别方法
技术领域
本发明涉及一种基于声音信号和振动信号的有载分接开关故障识别方法，属于电力电子领域技术领域。
背景技术
有载分接开关是有载调压变压器完成调压的关键部件，通过有载分接开关的合理调节，可以有效限制系统电压的大幅波动，增加电网调度的调节手段，增强其调节的灵活性。据统计，在变压器的所有故障类型中，由有载分接开关异常工作引起的事故仅次于绕组变形故障，约占变压器总事故的15％以上。对电力系统发生的多起电压失稳及其它类型事故的分析研究亦发现，在部分电压失稳引起的事故中，有载调压变压器的不合理动作及故障是重要因素。利用的监测手段主要集中在振动及声学手段中的一种，其中，声学监测手段对有载分接开关进行故障诊断具有非接触、不停机、可在线监测等优势，是下一代有载分接开关状态监测系统的重要技术之一。现有的有载分接开关声学及振动信号分析方法主要有：包络线分析法，小波分析法，希尔伯特-黄变换法，以及混沌特性分析法等。
现有的利用声音及振动信号处理方法应用到有载分接开关状态检测中遇到的主要问题为：
(1)信号波形传播特性不清，影响其可靠性。有载分接开关内部机械结构比较复杂，异常信号主要源于切换开关动静触头的开合经液体及结构件传至变压器箱壁，现有手段对信号波形传播特性的研究存在困难。
(2)分接开关声音及振动信号处理技术较为简单，识别率有限。有载分接开关故障类型较多，且同一机械故障的不同程度都会导致信号形态的变化，现有处理方法大都通过对比信号时域波形、频域、及能量谱的差异来进行判断，无法充分表征分接开关切换过程中此类非平稳性和强时变性的振动信号中所包含的状态信息。因此，现有手段无法有效区分不同机理引起的分接开关信号。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出一种变压器有载分接开关故障识别方法，利用音频信号的能量特征和振动信号的熵特征构建联合特征并使用深度长短期记忆神经网络对故障进行识别。本发明对声音和振动数据进行融合处理，具有处理量小、实时性能高、故障识别率高等特点。
本发明的技术方案如下：
基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，包括如下步骤：
采集变压器有载分接开关载不同故障状态下的声音信号数据和振动信号数据作为样本，并进行预处理滤波；
对声音信号数据和振动信号数据分别进行分帧处理，并分别计算声音信号数据的自相关函数和振动信号数据的自相关函数；
对于声音信号数据，计算每帧声音信号数据的自相关函数的能量特征，并求取当前帧局部范围内的平均能量；对于振动信号数据，计算每帧振动信号数据的自相关函数的熵特征，并求取当前帧局部范围内的平均熵；
通过所述声音信号数据的自相关函数的能量特征、平均能量以及振动信号数据的自相关函数的熵特征和平均熵构建声音、振动异构数据联合能量熵特征，并按帧给声音、振动异构数据联合能量熵特征添加故障标签，收集添加好故障标签的声音、振动异构数据联合能量熵特征作为训练样本集；
构建神经网络，输入训练样本集进行训练，经过更新迭代后生成故障识别模型；
通过待检测的变压器有载分接开关的声音信号数据和和振动信号数据计算声音、振动异构数据联合能量熵特征，将待检测的变压器有载分接开关的声音、振动异构数据联合能量熵特征输入故障识别模型进行故障识别。
进一步的，在进行分帧处理后的自相关函数计算公式为：
Figure BDA0002656371540000031
式中，x(n)为当前帧的声音数据或者振动数据，N为当前帧的点数，
Figure BDA0002656371540000032
的长度为2*N-1。
进一步的，所述声音信号数据的自相关函数的能量特征通过以下公式计算：
Figure BDA0002656371540000033
式中
Figure BDA0002656371540000034
表示第i帧声音数据的自相关函数；
所述当前帧局部范围内的平均能量为：
Figure BDA0002656371540000041
进一步的，所述振动信号数据的自相关函数的熵特征的计算公式为：
Figure BDA0002656371540000042
式中，谱概率
Figure BDA0002656371540000043
频谱
Figure BDA0002656371540000044
为第j个离散频率点；
当前帧局部范围内的平均熵为：
Figure BDA0002656371540000045
进一步的，所述声音、振动异构数据联合能量熵特征通过以下公式构建：
Figure BDA0002656371540000046
式中，Ei为声音信号数据的自相关函数的能量特征，
Figure BDA0002656371540000047
为声音信号数据的自相关函数的平均能量，Hi为振动信号数据的自相关函数的熵特征，
Figure BDA0002656371540000048
为振动信号数据的自相关函数的平均熵。
进一步的，所述神经网络为双向长短期神经网络，通过依次连接的一个序列输入层、三个双向长短期记忆层、一个全连接层、一个输出层构建。
进一步的，通过低通滤波器进行预处理滤波。
本发明具有如下有益效果：
本发明一种基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，利用声音、振动异构数据联合能量熵特征作为神经网络的输入，与单种特征相比，故障识别的准确率得到了显著提高；联合特征的数据长度相较于两种特征共同使用时也更短，减少了数据处理量和提高了数据处理速度，提升了故障识别的实时性能。。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例来对本发明进行详细的说明。
实施例一
参见图1，基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，包括如下步骤：
采集变压器有载分接开关载不同故障状态下的声音信号数据和振动信号数据作为样本，并进行预处理滤波；
对声音信号数据和振动信号数据分别进行分帧处理，并分别计算声音信号数据的自相关函数和振动信号数据的自相关函数；
对于声音信号数据，计算每帧声音信号数据的自相关函数的能量特征，并求取当前帧局部范围内的平均能量；对于振动信号数据，计算每帧振动信号数据的自相关函数的熵特征，并求取当前帧局部范围内的平均熵；
通过所述声音信号数据的自相关函数的能量特征、平均能量以及振动信号数据的自相关函数的熵特征和平均熵构建声音、振动异构数据联合能量熵特征，并按帧给声音、振动异构数据联合能量熵特征添加故障标签，收集添加好故障标签的声音、振动异构数据联合能量熵特征作为训练样本集；
构建神经网络，输入训练样本集进行训练，经过更新迭代后生成故障识别模型；
通过待检测的变压器有载分接开关的声音信号数据和和振动信号数据计算声音、振动异构数据联合能量熵特征，将待检测的变压器有载分接开关的声音、振动异构数据联合能量熵特征输入故障识别模型进行故障识别。
本实施例利用声音、振动异构数据联合能量熵特征作为神经网络的输入，与单种特征相比，故障识别的准确率得到了显著提高；联合特征的数据长度相较于两种特征共同使用时也更短，减少了数据处理量和提高了数据处理速度，提升了故障识别的实时性能。
实施例二
进一步的，在分帧处理步骤中，帧重复率为55％，帧长度为0.15s；在进行分帧处理后的自相关函数计算公式为：
Figure BDA0002656371540000061
式中，x(n)为当前帧的声音数据或者振动数据，N为当前帧的点数，
Figure BDA0002656371540000062
的长度为2*N-1。
进一步的，所述声音信号数据的自相关函数的能量特征通过以下公式计算：
Figure BDA0002656371540000071
式中
Figure BDA0002656371540000072
表示第i帧声音数据的自相关函数；
所述当前帧局部范围内的平均能量为：
Figure BDA0002656371540000073
进一步的，所述振动信号数据的自相关函数的熵特征的计算公式为：
Figure BDA0002656371540000074
式中，谱概率
Figure BDA0002656371540000075
频谱
Figure BDA0002656371540000076
为第j个离散频率点；
当前帧局部范围内的平均熵为：
Figure BDA0002656371540000077
进一步的，所述声音、振动异构数据联合能量熵特征通过以下公式构建：
Figure BDA0002656371540000078
式中，Ei为声音信号数据的自相关函数的能量特征，
Figure BDA0002656371540000079
为声音信号数据的自相关函数的平均能量，Hi为振动信号数据的自相关函数的熵特征，
Figure BDA00026563715400000710
为振动信号数据的自相关函数的平均熵。
进一步的，所述神经网络为双向长短期神经网络，通过依次连接的一个序列输入层、三个双向长短期记忆层、一个全连接层、一个输出层构建，具体为：序列输入层的大小4829，序列输入层之后依次连接隐藏单元数分别为300、200和100的第一、第二和第三双向长短期记忆层，然后再连接到一个输出大小为4的全连接层，最后连接到softmax输出层输出识别结果。
进一步的，在采集变压器有载分接开关载不同故障状态下的声音信号数据和振动信号数据作为样本时，声音数据及振动数据样本的采样率均为fs＝16.1kHz，单样本采样时长均为5.2s；通过低通滤波器进行预处理滤波，低通滤波器的截止频率为15kHz。
本实施例不仅具备实施例一的有益效果，进一步的，提出了声音数据和振动数据的数据特征的优化计算方法和公式，提高了数据处理的效率。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集变压器有载分接开关载不同故障状态下的声音信号数据和振动信号数据作为样本，并进行预处理滤波；
对声音信号数据和振动信号数据分别进行分帧处理，并分别计算声音信号数据的自相关函数和振动信号数据的自相关函数；
对于声音信号数据，计算每帧声音信号数据的自相关函数的能量特征，并求取当前帧局部范围内的平均能量；对于振动信号数据，计算每帧振动信号数据的自相关函数的熵特征，并求取当前帧局部范围内的平均熵；
通过所述声音信号数据的自相关函数的能量特征、平均能量以及振动信号数据的自相关函数的熵特征和平均熵构建声音、振动异构数据联合能量熵特征，并按帧给声音、振动异构数据联合能量熵特征添加故障标签，收集添加好故障标签的声音、振动异构数据联合能量熵特征作为训练样本集；
构建神经网络，输入训练样本集进行训练，经过更新迭代后生成故障识别模型；
通过待检测的变压器有载分接开关的声音信号数据和和振动信号数据计算声音、振动异构数据联合能量熵特征，将待检测的变压器有载分接开关的声音、振动异构数据联合能量熵特征输入故障识别模型进行故障识别。
2.根据权利要求1所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：在进行分帧处理后的自相关函数计算公式为：
Figure FDA0002656371530000021
式中，x(n)为当前帧的声音数据或者振动数据，N为当前帧的点数，
Figure FDA0002656371530000022
的长度为2*N-1。
3.根据权利要求2所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：所述声音信号数据的自相关函数的能量特征通过以下公式计算：
Figure FDA0002656371530000023
式中
Figure FDA0002656371530000024
表示第i帧声音数据的自相关函数；
所述当前帧局部范围内的平均能量为：
Figure FDA0002656371530000025
4.根据权利要求2所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：所述振动信号数据的自相关函数的熵特征的计算公式为：
Figure FDA0002656371530000026
式中，谱概率
Figure FDA0002656371530000027
频谱
Figure FDA0002656371530000028
为第j个离散频率点；
当前帧局部范围内的平均熵为：
Figure FDA0002656371530000031
5.根据权利要求1所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：所述声音、振动异构数据联合能量熵特征通过以下公式构建：
Figure FDA0002656371530000032
式中，Ei为声音信号数据的自相关函数的能量特征，
Figure FDA0002656371530000033
为声音信号数据的自相关函数的平均能量，Hi为振动信号数据的自相关函数的熵特征，
Figure FDA0002656371530000034
为振动信号数据的自相关函数的平均熵。
6.根据权利要求1所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：所述神经网络为双向长短期神经网络，通过依次连接的一个序列输入层、三个双向长短期记忆层、一个全连接层、一个输出层构建。
7.根据权利要求1所述的基于声音信号和振动信号联合特征的变压器有载分接开关故障识别方法，其特征在于：通过低通滤波器进行预处理滤波。
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