CN113671037A - 一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法 - Google Patents

一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，包括以下步骤：1)对支柱绝缘子下法兰处施加振动信号，激发支柱绝缘子纵向振动并通过接收探头采集振动声波信号；2)对采集到的振动声波信号进行傅里叶变换转换成频域信号，然后进行频域空间的盲信号分离，对分离所得信号根据相似性度量当前检测信号和基准信号的差异化程度；3)对得到的表征绝缘子不同微裂纹处声振信号的特征信息和对应分离矩阵进行重构，最终获得表征支柱绝缘子损伤的声振信号得出微裂纹损伤信息，实现支柱绝缘子微裂纹的声振信号定位和定征分析。本发明克服了以往依赖单次检测信号结果或依靠人工经验判断检测结果的缺点，提高了振动声学检测在实际应用中的缺陷检出率。

Description

一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法
技术领域
本发明属于支柱绝缘子检测技术领域，尤其是一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法。
背景技术
支柱绝缘子是发电厂和变电站的重要组成设备，大量使用于电力系统中的瓷支柱绝缘子起着支撑导线、断路器和高压开关的作用。绝缘子的老化是一个渐变的过程，如果不及时发现，就可能导致电力设备发生故障，从而引发突发性的电力事故，甚至造成附近工作人员的伤亡和巨大的经济损失。振动声学检测支柱绝缘子相比其他传统检测方法具有一定的优势，因而应用越来越广泛。
然而微小裂纹引起的绝缘子固有频率变化较小，现场复杂环境因素进一步降低了检测信号的信噪比，目前的检测方法都是依赖单次检测信号结果或依靠人工经验判断检测结果的异常，导致振动声学检测在实际应用中缺陷检出率很低，还很难满足现场应用要求。
盲信号分离最早由Herault和Jutten在1985年提出，指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出，并且传感器的输出信号独立(线性不相关)。独立分量分析(ICA，Independent ComponentAnalysis)是为了解决盲信号分离问题而逐渐发展起来的一种新技术。盲信号分离大部分都采用独立分量分析的方法，即将接收到的混合信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立分量，这些独立分量作为源信号的一种近似估计。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，该方法采用盲信号分离的频域信号处理技术，克服以往依赖单次检测信号结果或依靠人工经验判断检测结果的缺点，以提高振动声学检测在实际应用中的缺陷检出率。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其包括以下步骤：
1)对支柱绝缘子下法兰处施加振动信号，激发支柱绝缘子纵向振动并通过接收探头采集振动声波信号；
2)对采集到的振动声波信号进行傅里叶变换转换成频域信号，然后进行频域空间的盲信号分离，得到分离矩阵，对分离所得信号根据相似性度量当前检测信号和基准信号的差异化程度；
3)对上述经盲信号分离后得到的表征绝缘子不同微裂纹处声振信号的特征信息和对应分离矩阵进行重构：当前检测信号和基准信号的差异化程度超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷，按照相似性度量结果的差异，即可从不同层次观察微裂纹的存在对于检测信号造成的影响，从而获得频域空间下微裂纹相关损伤的特征信息，然后对分离矩阵重构，最终获得表征支柱绝缘子损伤的声振信号，实现支柱绝缘子微裂纹的声振信号定位和定征分析。
进一步地，在步骤1)中，产生施加的振动信号分为以下步骤：
11)由单片机或者任意函数信号发生器产生随机振动信号；
12)将产生的随机振动信号经过带通滤波器滤波后得到1～10KHz的振动信号；
13)由功率放大器将步骤12)中的振动信号放大并传送至振动发射探头，产生1～10KHz的振动信号。
进一步地，在步骤2)中，对采集到的信号进行傅里叶变换，转换成频域信号之后，需要对频域信号降噪，接着对频域信号进行带通滤波，得到1～10KHz的频域信号，之后对其进行盲信号分离。
更进一步地，所述当前检测信号是进行微裂纹检测的检测信号，即接收探头采集到的数据经过降噪处理后的1～10KHz的频域信号。
进一步地，步骤2)中，盲信号分离采用独立分量分析方法。
更进一步地，所述独立分量分析方法采用的算法为Fast-ICA算法。
再进一步地，所述Fast-ICA算法包括预处理和分离矩阵求解，预处理包括对数据的中心化和白化，获得分离矩阵后和分析矩阵相乘后即可从中提取出源信号矩阵，分离矩阵求逆即可获得权重矩阵，即
X＝AS，
Figure BDA0003242092430000021
式中：上标b表示基准信号，上标t表示当前检测信号，n为选取的信号的个数，所有信号按行向量排列构成分析矩阵X；A为权重矩阵，S为源信号矩阵，改写成矩阵形式如下：
Figure BDA0003242092430000031
式中：si为提取的源信号，i＝1,2,3,…,M；ab表示基准信号，at表示当前检测信号；提取的源信号个数小于分析矩阵中的信号个数，即M≤2n，提取的源信号存在方差和其在矩阵S中排序不确定，因此，需要从中筛选仅与缺陷相关的源信号，每一个源信号对应于在数据采集过程中的一种影响因素，因为在分析矩阵构建过程中从基准库和从当前检测信号中选择的信号都是随机确定；
而缺陷只可能对当前检测信号产生影响，即缺陷对当前检测信号和基准信号影响的权重不同；若源信号sj表示缺陷对信号的影响，则其对应的在各信号中的权重组成的矢量[ab1,j ab2,j…abn,j at1,j at2,j…atn,j]T具有阶跃性特征；通过检验权重矩阵中的权重矢量是否存在显著的阶跃性特征即可判别当前信号中是否存在缺陷。
进一步地，步骤2)中，对分离所得信号采用相似性距离度量作为评判当前检测信号和基准信号的差异化程度，两者差异超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷。
进一步地，所述基准信号为在已确认被检测对象结构完整的情况下进行采集的数据。这类数据在检测时，应当在尽可能丰富的环境条件下进行以确保采集数据具有广泛性，包括在不同温度下的声振信号。
进一步地，在步骤3)中，对特征信息和对应分离矩阵重构时，根据源信号在基准信号和当前检测信号中所占的权重进行按权重矢量阶跃性排序，通过重构信号分析缺陷定位和定征信息。
本发明具有的有益效果如下：
本发明首先通过傅里叶变换转变时域信号到频域空间；通过降噪、中心化和白化预处理分析得到尺度归一化的待分析数据，降低后续信号处理的冗余度。对信号的预处理削弱了环境等无关因素产生的噪声，有利于后续信号处理。
本发明将当前检测信号频谱和基准信号频谱进行频域空间上的盲信号分离，分离的方法采用独立分量分析法；对分离所得信号采用相似性距离度量作为评判当前检测信号和基准信号的差异化程度，减少了信号判断过程中随机因素的干扰，降低了缺陷信息解读的难度。独立分量分析能够将基准信号和当前检测信号用同一组源信号分解，通过观察源信号在基准信号和当前检测信号中所占的比重变化判别缺陷存在性，通过源信号分析缺陷定位和定征信息，克服了以往依赖单次检测信号结果或依靠人工经验判断检测结果的缺点，提高了振动声学检测在实际应用中的缺陷检出率，基本可以满足现场应用要求。
附图说明
图1是本发明的信号处理流程图。
具体实施方式
为了令本发明的目的、特征、优点更加明显易懂，下面结合附图中涉及的具体实施方式对本发明的实施例进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在未进行创造性劳动前提下获得的所有其它实施例，如只改变用途而不改变权利要求涉及基本原理的实施例，都属于本发明保护的范围。
一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)对支柱绝缘子下法兰处施加振动，激发支柱绝缘子纵向振动并通过接收探头采集振动声波信号；
(2)对采集到的信号进行傅里叶变换转换成频域信号，然后进行频域空间的盲信号分离，得到分离矩阵，对分离所得信号根据相似性距离度量当前检测信号和基准信号的差异化程度。
(3)对上述经盲信号分离后得到的表征绝缘子不同微裂纹处声振信号的特征信息和对应分离矩阵进行重构：当前检测信号和基准信号的差异化程度超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷，按照相似性度量结果的差异，即可从不同层次观察微裂纹的存在对于检测信号造成的影响，从而获得频域下微裂纹相关损伤的特征信息，然后对分离矩阵重构，最终获得表征支柱绝缘子损伤的声振信号，实现支柱绝缘子微裂纹的声振信号定位和定征分析。
在步骤(1)中，产生施加的振动信号分为以下步骤：
11.由单片机或者任意函数信号发生器产生随机振动信号；
12.将产生的随机振动信号经过带通滤波器滤波后得到1～10KHz的振动信号；
13.由功率放大器将步骤12中的振动信号放大并传送至振动发射探头，产生1～10KHz的振动信号。
对采集到的信号进行傅里叶变换，转换成频域信号之后，需要对频域信号降噪。对频域信号进行带通滤波，得到1～10KHz的频域信号，之后对其进行盲信号分离。首先从基准信号和当前采集信号中随机选择部分信号构建分析矩阵，即：
Figure BDA0003242092430000051
式中：上标b表示基准信号，上标t表示当前检测信号，n为选取的信号的个数，所有信号按行向量排列构成分析矩阵X。
步骤(2)中，盲信号分离采用独立分量分析(ICA)的分析方法。
所述独立分量分析方法采用的算法为芬兰学者Hyvarrinen提出的Fast-ICA算法。其基本步骤包括预处理和分离矩阵求解，预处理包括对数据的中心化和白化。获得分离矩阵后和分析矩阵相乘后即可从中提取出源信号矩阵。分离矩阵求逆即可获得权重矩阵，即
X＝AS
式中：A为权重矩阵；S为源信号矩阵。改写成矩阵形式如下：
Figure BDA0003242092430000052
式中：si(i＝1,2,3,…,M)为提取的源信号，ab表示基准信号，at表示当前检测信号。一般来说提取的源信号个数小于分析矩阵中的信号个数，即M≤2n，提取的源信号存在方差和其在矩阵S中排序不确定。因此，需要从中筛选仅与缺陷相关的源信号。每一个源信号对应于在数据采集过程中的一种影响因素，因为在分析矩阵构建过程中从基准库和从当前检测信号中选择的信号都是随机确定的。所以包括温度在内的环境及系统影响因素都已随机化。
而缺陷只可能对当前检测信号产生影响。即缺陷对当前检测信号和基准信号影响的权重不同。若源信号si表示缺陷对信号的影响，则其对应的在各信号中的权重组成的矢量[ab1,j ab2,j…abn,j at1,j at2,j…atn,j]T具有阶跃性特征。通过检验权重矩阵中的权重矢量是否存在显著的阶跃性特征即可判别当前信号中是否存在缺陷。
对分离所得信号采用相似性距离度量作为评判当前检测信号和基准信号的差异化程度。两者差异超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷。
在步骤(3)中，对特征信息和对应分离矩阵重构时，根据源信号在基准信号和当前检测信号中所占的权重进行按权重矢量阶跃性排序，通过重构信号分析缺陷定位定征信息。
如果在权重矩阵中存在明显的阶跃矢量A1,A2,…,Ak(k≤M)，则通过阶跃矢量及其对应的源信号s1,s2,…,sk即可构建最终的变化信号，即
Figure BDA0003242092430000061
式中，xc是重构信号，如前所述，通过阶跃矢量及其对应的源信号s1,s2,…,sk即可构建最终的变化信号，那么Ai,j中i对应源信号si，说明Ai,j为si的对应阶跃矢量，A为权重矩阵，Ai,j就是这个矩阵的一个元素。公式含义：将源信号对应的权重矩阵中的Ai,j的当前检测信号的和减去基准信号的和，与源信号相乘后取平均，将k个源信号取平均后的结果累加，即为重构信号。矩阵展开的写法中，ab表示基准信号(base)，at表示当前检测信号。联系这几个矩阵，就可以得出Ai,j的含义(下标j无特殊对应含义，只是方便表示从1累加到n，从n+1累加到2n两个和式)。
通过分析变化信号可从中提取缺陷的有效信息以实现缺陷定位定征。本发明克服了以往依赖单次检测信号结果或依靠人工经验判断检测结果的缺点，提高了振动声学检测在实际应用中的缺陷检出率，基本可以满足现场应用要求。

Claims (10)

1.一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)对支柱绝缘子下法兰处施加振动信号，激发支柱绝缘子纵向振动并通过接收探头采集振动声波信号；
2)对采集到的振动声波信号进行傅里叶变换转换成频域信号，然后进行频域空间的盲信号分离，得到分离矩阵，对分离所得信号根据相似性度量当前检测信号和基准信号的差异化程度；
3)对上述经盲信号分离后得到的表征绝缘子不同微裂纹处声振信号的特征信息和对应分离矩阵进行重构：当前检测信号和基准信号的差异化程度超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷，按照相似性度量结果的差异，即可从不同层次观察微裂纹的存在对于检测信号造成的影响，从而获得频域空间下微裂纹相关损伤的特征信息，然后对分离矩阵重构，最终获得表征支柱绝缘子损伤的声振信号，实现支柱绝缘子微裂纹的声振信号定位和定征分析。
2.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，在步骤1)中，产生施加的振动信号分为以下步骤：
11)由单片机或者任意函数信号发生器产生随机振动信号；
12)将产生的随机振动信号经过带通滤波器滤波后得到1～10KHz的振动信号；
13)由功率放大器将步骤12)中的振动信号放大并传送至振动发射探头，产生1～10KHz的振动信号。
3.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，在步骤2)中，对采集到的信号进行傅里叶变换，转换成频域信号之后，需要对频域信号降噪，接着对频域信号进行带通滤波，得到1～10KHz的频域信号，之后对其进行盲信号分离。
4.根据权利要求3所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，所述当前检测信号是进行微裂纹检测的检测信号，即接收探头采集到的数据经过降噪处理后的1～10KHz的频域信号。
5.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，步骤2)中，盲信号分离采用独立分量分析方法。
6.根据权利要求5所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，所述独立分量分析方法采用的算法为Fast-ICA算法。
7.根据权利要求6所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，所述Fast-ICA算法包括预处理和分离矩阵求解，预处理包括对数据的中心化和白化，获得分离矩阵后和分析矩阵相乘后即可从中提取出源信号矩阵，分离矩阵求逆即可获得权重矩阵，即
X＝AS,
Figure FDA0003242092420000022
式中：上标b表示基准信号，上标t表示当前检测信号，n为选取的信号的个数，所有信号按行向量排列构成分析矩阵X；A为权重矩阵，S为源信号矩阵，改写成矩阵形式如下：
Figure FDA0003242092420000021
式中：si为提取的源信号，i＝1,2,3,…,M；ab表示基准信号，at表示当前检测信号；提取的源信号个数小于分析矩阵中的信号个数，即M≤2n，提取的源信号存在方差和其在矩阵S中排序不确定，因此，需要从中筛选仅与缺陷相关的源信号，每一个源信号对应于在数据采集过程中的一种影响因素，因为在分析矩阵构建过程中从基准库和从当前检测信号中选择的信号都是随机确定；
而缺陷只可能对当前检测信号产生影响，即缺陷对当前检测信号和基准信号影响的权重不同；若源信号sj表示缺陷对信号的影响，则其对应的在各信号中的权重组成的矢量[ab1,jab2,j…abn,jat1,jat2,j…atn,j]T具有阶跃性特征；通过检验权重矩阵中的权重矢量是否存在显著的阶跃性特征即可判别当前信号中是否存在缺陷。
8.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，步骤2)中，对分离所得信号采用相似性距离度量作为评判当前检测信号和基准信号的差异化程度，两者差异超过设定阈值时，即表明当前检测信号中存在损伤缺陷。
9.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，所述基准信号为在已确认被检测对象结构完整的情况下进行采集的数据。
10.根据权利要求1所述的一种支柱绝缘子振动声学信号处理方法，其特征在于，在步骤3)中，对特征信息和对应分离矩阵重构时，根据源信号在基准信号和当前检测信号中所占的权重进行按权重矢量阶跃性排序，通过重构信号分析缺陷定位和定征信息。
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