CN114088660A - 一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法，包括第一步，构建评估模型；第二步，获取被测绝缘纸近红外光谱；第三步，将获得的被测绝缘纸近红外光谱带入评估模型得到被测绝缘纸的含水量；本发明使用近红外光谱分析技术建立绝缘纸含水量的矫正模型，可以在现场对绝缘纸含水量进行快速预测，无需取样，不会对绝缘造成损伤，同时具有较高的精度、稳健性以及预测能力；本发明还可以充分分析光谱的特征信息，提取优质波长点数据，降低数据维度，一定程度避免过拟合或拟合不充分等问题，为本领域提供了新的技术思路。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程检测技术领域，特别涉及一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法。
背景技术
在电气工程领域里，电气设备绝缘状态的检测与维护至关重要。许多电力系统中的关键设备，如变压器、电抗器、套管等，其绝缘结构均为油纸绝缘。绝缘纸中的水分会严重降低电力设备的绝缘性能，例如在变压器中，水分和绝缘纸分解物进入绝缘油中，其介电常数较大，在电场作用下因为极化作用定向排列形成“小桥”，水分含量增加也使得油纸绝缘电导率增大，导致泄露电路增加、发热增多，进一步导致水分汽化形成气泡，最终使得变压器的局放起始电压和击穿电压降低。同时，水分会使绝缘纸的老化速率增加，使绝缘纸拉伸强度降低，导致绝缘的机械强度下降。
目前，绝缘纸水分含量的测定方法主要有露点法、卡尔-费休滴定法、萃取法、油纸水分平衡曲线法、频域介电谱法等。卡尔-费休滴定法是业内使用较多的方法，但其需要取出纸样，操作繁琐、易受人为影响且耗时较长。其余包括露点法、萃取法、油纸水分平衡曲线法的测量精度较差。而近年来提出的频域介电谱方法，因测量需要电源，易受到测试环境的限制。因此，需要发展一种新方法可以快速、高效、无损的检测绝缘纸水分，并满足实际测量需求。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法，以满足快速、高效、无损的检测绝缘纸水分的实际需求。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法，包括如下步骤：
第一步，构建评估模型；
第二步，获取被测绝缘纸近红外光谱；
第三步，将获得的被测绝缘纸近红外光谱带入评估模型得到被测绝缘纸的含水量；
其中：所述构建评估模型的步骤是：
a，采集具有多个不同含水量的绝缘纸样本的近红外光谱，对每一样品所述近红外光光谱进行预处理，构建基于预处理后的所述近红外光光谱的样本集；
b，基于所述样本集，对每一样本通过CARS方法选择近红外光谱的特征波长；
c，基于所述特征波长对应的样本集，通过偏最小二乘回归获得模型系数，由获得的模型系数构建通过评估模型公式表达的构建评估模型；
所述评估模型公式为：W＝a+b*S；
其中：W为预测含水量，S为绝缘纸近红外光谱，a、b为所述评估模型的模型系数。
方案进一步是：所述具有多个不同含水量的绝缘纸样本的建立方法步骤是：
d.使用真空烘箱，在105℃条件下将所述绝缘纸样本进行干燥处理，并使用卡尔-费休滴定法获得第一含水梯度；
e.将干燥处理后的所述绝缘纸样本放置在自然环境中进行吸潮，并记录所述绝缘纸样本的重量变化；
f.对吸潮后的所述绝缘纸样品，通过人工加湿的方法，获得至少20个不同含水梯度的所述绝缘纸样本，并通过所述卡尔-费休滴定法获取样本含水量。
方案进一步是：所述第一含水梯度小于1％。
方案进一步是：对所述近红外光光谱进行预处理：是对所述近红外光谱通过数据标准化进行一次处理，然后再通过Norris导数滤波进行二次处理，获得近红外光谱数据；
所述数据标准化的公式为：
其中：S为绝缘纸近红外光谱，Sst为标准化后的光谱，μ为所有样本光谱的平均值，σ为样本光谱间的标准差。
方案进一步是：所述Norris导数滤波包括第一滤波处理和第二滤波处理；
所述第一滤波处理用于通过选择一个具有奇数个波长的平滑窗口，用窗口内的全体测量值的平均值代替中心波长的测量值，自左至右移动窗口，完成对所有点的平滑；
所述第二滤波处理用于通过使用中心差分法求导，获取每个波长点对吸光度的导数；
其中，
第一滤波处理的公式为：
第二滤波处理的公式为：
其中，q为平滑窗口长度，Si为每个波长点的吸光度，Sk为每个波长点的平均吸光度，Dxk为每个波长点对吸光度的导数，g为差分间隔，
为对应波长点的吸光度。
方案进一步是：所述差分间隔为2，求导阶数为1。
方案进一步是：所述样本集包括训练集和验证集，其中：
所述训练集的构建过程为：
g.选择所述样本集中欧氏距离最远的两个第一样本进入所述训练集；
h.通过计算剩下的每一个样本到所述第一样本的欧式距离，获得距所述第一样本最远以及最近的两个第二样本，并将两个所述第二样本选入所述训练集；
i.循环步骤g-h，获得所述训练集；
所述欧式距离的计算公式为：
其中，dx(p，q)为光谱Sp与Sq之间的所述欧氏距离。
方案进一步是：所述通过偏最小二乘回归获得模型系数，是基于所述特征波长对应的样本集中的训练集得到的。
本发明的有益效果是：
本发明使用近红外光谱分析技术建立绝缘纸含水量的矫正模型，可以在现场对绝缘纸含水量进行快速预测，无需取样，不会对绝缘造成损伤，同时具有较高的精度、稳健性以及预测能力；可以充分分析光谱的特征信息，提取优质波长点数据，降低数据维度，一定程度避免过拟合或拟合不充分等问题，为本领域提供了新的技术思路。
本发明提供的光谱预处理方法中，Norris导数滤波可以一定程度上去除基线漂移和倾斜，并减少噪声信号对光谱的干扰；矩阵标准化处理可以提升光谱的差异度；以上方法均可提高模型的稳健性和预测能力；
本发明使用的Kennard-Stone方法可以较优地选取测试集与验证集，提取差异较大地光谱进行训练，提高模型地泛化能力；
本发明提出的CARS方法提取稳健特征波长，可以充分分析光谱的特征信息，提取优质波长点数据，降低数据维度，一定程度避免过拟合或拟合不充分等问题。
下面结合附图和实施例对本发明作一详细描述。
附图说明
图1为本发明方法构建评估模型流程示意图；
图2为本发明所提供实施例的训练集不同含水梯度绝缘纸光谱图；
图3为本发明使用预处理方法处理后的光谱图。
具体实施方式
一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法，包括如下步骤：
第一步，构建评估模型；
第二步，获取被测绝缘纸近红外光谱；
第三步，将获得的被测绝缘纸近红外光谱带入评估模型得到被测绝缘纸的含水量；
其中：如图1所示，所述构建评估模型的步骤是：
a，采集具有多个不同含水量的绝缘纸样本的近红外光谱，对每一样品所述近红外光光谱进行预处理，构建基于预处理后的所述近红外光光谱的样本集；
b，基于所述样本集，对每一样本通过CARS方法选择近红外光谱的特征波长(CARS方法选择特征波长是公知技术)；
c，基于所述特征波长对应的样本集，通过偏最小二乘回归获得模型系数，由获得的模型系数构建通过评估模型公式表达的构建评估模型；
所述评估模型公式为：W＝a+b*S；
其中：W为预测含水量，S为绝缘纸近红外光谱，a、b为所述评估模型的模型系数。使用评估模型用于对未知含水量绝缘纸样本进行含水量评估，也就是将被测绝缘纸近红外光谱带入评估模型就可以得到被测绝缘纸的含水量。
在采集具有不同水分含量的绝缘纸样品的近红外光谱的过程中，还包括建立不同水分含量的绝缘纸样品；其中：所述具有多个不同含水量的绝缘纸样本的建立方法步骤是：
d.使用真空烘箱，在105℃条件下将所述绝缘纸样本进行干燥处理，并使用卡尔-费休滴定法获得第一含水梯度；其中，所述第一含水梯度小于1％；
e.将干燥处理后的所述绝缘纸样本放置在自然环境中进行吸潮，并记录所述绝缘纸样本的重量变化；
f.对吸潮后的所述绝缘纸样品，通过人工加湿的方法，获得至少20个不同含水梯度的所述绝缘纸样本，并通过所述卡尔-费休滴定法获取样本含水量。
其中：对所述近红外光光谱进行预处理：是对所述近红外光谱通过数据标准化进行一次处理，然后再通过Norris导数滤波进行二次处理，获得近红外光谱数据；
其中，所述数据标准化的公式为：
其中：S为绝缘纸近红外光谱，Sst为标准化后的光谱，μ为所有样本光谱的平均值，σ为样本光谱间的标准差。
其中：进行二次处理过程中所述Norris导数滤波包括第一滤波处理和第二滤波处理；
所述第一滤波处理用于通过选择一个具有奇数个波长的平滑窗口，用窗口内的全体测量值的平均值代替中心波长的测量值，自左至右移动窗口，完成对所有点的平滑；
所述第二滤波处理用于通过使用中心差分法求导，获取每个波长点对吸光度的导数；
其中，
第一滤波处理的公式为：
第二滤波处理的公式为：
其中，q为平滑窗口长度，Si为每个波长点的吸光度，Sk为每个波长点的平均吸光度，Dxk为每个波长点对吸光度的导数，g为差分间隔，
为对应波长点的吸光度；所述差分间隔为2，求导阶数为1。
在构建样本集的过程中，基于近红外光谱数据，根据Kennard-Stone选择样本集，并获得样本集的训练集和验证集；所述样本集包括训练集和验证集，其中：
所述训练集的构建过程为：
g.选择所述样本集中欧氏距离最远的两个第一样本进入所述训练集；
h.通过计算剩下的每一个样本到所述第一样本的欧式距离，获得距所述第一样本最远以及最近的两个第二样本，并将两个所述第二样本选入所述训练集；
i.循环步骤g-h，获得所述训练集；
在获得训练集的过程中，所述欧式距离的计算公式为：
其中，dx(p，q)为光谱Sp与Sq之间的所述欧氏距离。
其中的所述通过偏最小二乘回归获得模型系数，是基于所述特征波长对应的样本集中的训练集得到的。
所述方法实施系统包括：
数据采集模块，用于采集具有不同水分含量的绝缘纸样品的近红外光谱；
数据预处理模块，用于对近红外光光谱进行预处理，并构建基于预处理后的近红外光光谱的样本集；
评估模块，用于基于样本集，通过CARS方法选择样本集中的特征波长，并基于特征波长对应的样本集，通过偏最小二乘回归，构建评估模型，其中，评估模型用于对未知含水量绝缘纸样本进行含水量评估；
数据存储模块，用于存储系统数据；
显示模块，用于显示近红外光谱、含水量评估数据；
通信模块，用于系统对外进行数据交互。
实施例中选取变压器常用牛皮纸作为建模绝缘纸样品，共30个样本。将纸样剪成10层×2cm×20cm条状，使用真空烘箱，在105℃条件下将预先准备的纸样进行干燥处理，使用卡尔-费休滴定法测得第一个含水梯度(往往小于1％)，随后使绝缘纸自然吸潮，使用电子天平记录重量变化，每隔0.5％质量比取出一个样品(不要求精确)，这样就可以得到不同含水梯度的绝缘纸样品。自然吸潮结束后使用加湿器进行人工加湿，继续测量重量变化，每隔1％取出一个样品。并使用卡尔-费休滴定法精确测量每个样本含水量。随后，使用近红外光谱仪采集样本的近红外光谱S，如图2所示。
对建模样本的近红外光谱进行预处理，预处理后的光谱如图3所示。对预处理后的光谱进行特征波长选取，使用CARS方法,选择了11个特征波长。对选取波长的数据使用偏最小二乘回归，得到模型系数a、b，建立绝缘纸水分含量的矫正模型。使用验证集样本对模型性能进行检验，并比较预处理对模型准确度的影响，结果如表1。
表1
使用如下公式得到验证集样本的水分含量，并预测未知被测绝缘纸的水分含量
W＝a+b*S
W为预测的水分含量，S为样本或被测绝缘纸光谱。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于稳健波长筛选的绝缘纸含水量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，构建评估模型；
第二步，获取被测绝缘纸近红外光谱；
第三步，将获得的被测绝缘纸近红外光谱带入评估模型得到被测绝缘纸的含水量；
其中：所述构建评估模型的步骤是：
a，采集具有多个不同含水量的绝缘纸样本的近红外光谱，对每一样品所述近红外光光谱进行预处理，构建基于预处理后的所述近红外光光谱的样本集；
b，基于所述样本集，对每一样本通过CARS方法选择近红外光谱的特征波长；
c，基于所述特征波长对应的样本集，通过偏最小二乘回归获得模型系数，由获得的模型系数构建通过评估模型公式表达的构建评估模型；
所述评估模型公式为：W＝a+b*S；
其中：W为预测含水量，S为绝缘纸近红外光谱，a、b为所述评估模型的模型系数。
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述具有多个不同含水量的绝缘纸样本的建立方法步骤是：
d.使用真空烘箱，在105℃条件下将所述绝缘纸样本进行干燥处理，并使用卡尔-费休滴定法获得第一含水梯度；
e.将干燥处理后的所述绝缘纸样本放置在自然环境中进行吸潮，并记录所述绝缘纸样本的重量变化；
f.对吸潮后的所述绝缘纸样品，通过人工加湿的方法，获得至少20个不同含水梯度的所述绝缘纸样本，并通过所述卡尔-费休滴定法获取样本含水量。
3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述第一含水梯度小于1％。
4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，对所述近红外光光谱进行预处理：是对所述近红外光谱通过数据标准化进行一次处理，然后再通过Norris导数滤波进行二次处理，获得近红外光谱数据；
所述数据标准化的公式为：
其中：S为绝缘纸近红外光谱，Sst为标准化后的光谱，μ为所有样本光谱的平均值，σ为样本光谱间的标准差。
5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于，所述Norris导数滤波包括第一滤波处理和第二滤波处理；
所述第一滤波处理用于通过选择一个具有奇数个波长的平滑窗口，用窗口内的全体测量值的平均值代替中心波长的测量值，自左至右移动窗口，完成对所有点的平滑；
所述第二滤波处理用于通过使用中心差分法求导，获取每个波长点对吸光度的导数；
其中，
第一滤波处理的公式为：
第二滤波处理的公式为：
其中，q为平滑窗口长度，Si为每个波长点的吸光度，Sk为每个波长点的平均吸光度，Dxk为每个波长点对吸光度的导数，g为差分间隔，
为对应波长点的吸光度。
6.根据权利要求5所述的评估方法，其特征在于，所述差分间隔为2，求导阶数为1。
7.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述样本集包括训练集和验证集，其中：
所述训练集的构建过程为：
g.选择所述样本集中欧氏距离最远的两个第一样本进入所述训练集；
h.通过计算剩下的每一个样本到所述第一样本的欧式距离，获得距所述第一样本最远以及最近的两个第二样本，并将两个所述第二样本选入所述训练集；
i.循环步骤g-h，获得所述训练集；
所述欧式距离的计算公式为：
其中，dx(p，q)为光谱Sp与Sq之间的所述欧氏距离。
8.根据权利要求7所述的评估方法，其特征在于，所述通过偏最小二乘回归获得模型系数，是基于所述特征波长对应的样本集中的训练集得到的。
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2021
- 2021-11-10 CN CN202111325451.9A patent/CN114088660B/zh active Active
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| CN114088660B (zh) | 2023-11-24 |
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