CN114609493B - 一种信号数据增强的局部放电信号识别方法 - Google Patents

一种信号数据增强的局部放电信号识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，采集参照环境中的参照RIR信号；在CGANS模型中根据参照RIR信号生成模拟RIR信号；结合参照和模拟RIR信号对局部放电信号的数据集进行增强并训练CNN‑LSTM模型；从而识别声信号是否为局部放电信号，并计算局部放电信号的位置。本发明的方法能够准确辨别混响或非混响条件下局部放电信号的特征，并在识别到局部放电信号之后对其进行定位，找到局部放电位置。

Description

一种信号数据增强的局部放电信号识别方法
技术领域
本发明属于放电信号识别技术领域，具体涉及一种信号数据增强的局部放电信号识别方法。
背景技术
局部放电就是在高压电力系统的设备里的绝缘体当中，因为电场的局部性的集中而产生的一种放电现象，具有一定的危害，因此需要定位局部放电的位置后对设备进行检修。
局部放电一般会伴随声、光、热的现象产生，因为可以通过外在现象如声音定位局部放电的位置，但当前通过声音定位局部放电位置的方法存在如下缺陷：
声音在空气中会由于空气的环境因素，如湿度、温度、气压等产生不同程度的混响，且在建筑物中或建筑物附近的声音会产生回音。常规的识别手段难以从复杂的环境噪声中找到局部放电的特征性声音，即使有自动化的识别手段，由于环境条件会随时间变化，而环境湿度、气压等的变化均会使声音的混响效果发生改变，因此难以准确识别并在其中找到局部放电的特征性声音。而如果想提高自动化识别的数据集，各种环境条件的组合过多，无法全部穷举，单纯靠数据采集不能完成数据集的搜集。
综上所述，需要一种能够在复杂环境下识别局部放电信号、并免除环境条件变化干扰的技术。
发明内容
基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本发明的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法。
为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，具体包括如下步骤：
S1、采集参照环境中的参照RIR信号；
S2、在CGANS模型中根据参照RIR信号生成若干模拟环境的模拟RIR信号；
S3、结合参照RIR信号和模拟RIR信号对局部放电信号的数据集进行增强；
S4、使用增强后的数据集训练CNN-LSTM模型；
S5、使用CNN-LSTM模型识别声信号是否为局部放电信号，若是，计算局部放电信号的位置。
作为优选方案，步骤S5具体包括：
S51、采集声信号；
S52、使用CNN-LSTM模型识别声信号是否为局部放电信号，若声信号为局部放电信号，进入S54，否则持续识别；
S53、计算局部放电信号的位置。
作为进一步优选的方案，步骤S5还包括：
多次获取局部放电信号的位置，并对获取的多个位置做合并运算，得到局部放电信号的精确位置。
作为进一步优选的方案，步骤S53具体包括：
S531、设置若干个假定声源位置；
S532、根据声信号，通过波束形成计算得到该声信号在各个假定声源位置的声强；
S533、使用差分进化算法迭代假定声源位置，直到声强收敛至最大值，将迭代后的假定声源位置作为局部放电信号的位置。
作为优选方案，参照RIR信号的采集方法具体包括：
在参照环境中生成预设持续时间的Chirps声信号；
采集Chirps声信号混响后的混响信号；
将混响信号与Chirps声信号互相关，得到原始RIR信号；
重复上述步骤，采集得到若干原始RIR信号；
将若干原始RIR信号取均值，得到参照RIR信号。
作为优选方案，CGANS根据信号的混响环境设置条件信息。
作为进一步优选的方案，CGANS的条件信息具体为：
密闭空间无遮挡物的RIR信号设置为1，密闭空间有遮挡物的RIR信号设置为2；
CGANS生成时使用1或2作为条件信息。
作为优选方案，局部放电信号的数据集增强具体为：
将数据集中原始的局部放电信号数据分别与参照RIR信号、模拟RIR信号卷积；
将卷积后的信号与原始的局部放电信号数据混合，生成包含无混响、经参照RIR混响和经模拟RIR混响的局部放电信号的增强数据集。
作为优选方案，卷积具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，u(t)为原始声信号，w(t)为卷积后的信号。
本发明与现有技术相比，有益效果是：
（1）本发明的方法能够准确辨别混响或非混响条件下局部放电信号的特征，并在识别到局部放电信号之后对其进行定位，找到局部放电位置。
（2）本发明的方法能够适应不同环境下局部放电信号的混响区别并对其辨别。
（3）传统局部放电数据集很小，且未考虑环境对声信号造成的干扰；本发明的方法可以扩大数据集，并且考虑了环境对信号的影响，可以极大的提高识别率。
（4）本发明的方法能够以多次不同位置的采样得到精确的局部放电信号位置。
附图说明
图1是本发明实施例的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
实施例：本实施例的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其流程图如图1所示，使用如下方法实现：
首先进行步骤S1、在参照环境中采集参照RIR信号，参照RIR信号用于表征声音在参照环境中的混响情况。
具体的，在本实施例中给出参照RIR信号的一种优选采集方法：
首先，在参照环境中使用一个双通麦克风，生成持续一段预设时间的Chirps声信号，本实施例中优选地将预设的持续时间设置为40ms，Chirps信号的形式
Figure 204006DEST_PATH_IMAGE002
如下所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，其中f为初始频率，u 0为调频率，j为复数。这里f=16kHz,u 0=525kHz。即该Chirps信号是频域为16-21kHz的40ms信号。
然后使用另一个采集用的双通扬声器的采集通道，采集该Chirps声信号经参照环境混响后的混响信号
Figure 652305DEST_PATH_IMAGE004
；
将混响信号与Chirps声信号进行广义互相关，得到原始RIR信号
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，互相关的具体公式为：
Figure 589299DEST_PATH_IMAGE006
，其中T为信号周期，本实施例中取上述的40ms。
上述方法每进行一次便可以得到一个原始RIR信号
Figure 46826DEST_PATH_IMAGE005
，重复上述步骤50次，采集得到50组原始RIR信号，将其记为RIRi，i = 1,2,3,4…50，采样完成后，求解这50组RIR信号的均值
Figure DEST_PATH_IMAGE007
。
使用上述方法采集得到的参照RIR信号，通过取均值排除了部分采集时存在的误差和错误。能够表征在该参照环境下、声信号由原始未混响变为混响后信号的传递函数。
由于声音的混响过程对环境变化十分敏感，会随外部环境变化，受反射面、温度、湿度和气压影响均较大，哪怕在同一天的不同时间段，RIR信号即声信号的混响效果都会有不同。而如果想采集一个声信号在各个时间段、不同环境条件下的全部混响数据的工作量和时间成本过于庞大。因此本实施例在通过步骤S1采集参照RIR信号后，为了扩大RIR数据集的数据对其进行增强，使其能够包含多种情况的RIR信号、避免仅有少量环境条件的数据。
作为上述思想的实施手段，本实施例进行步骤S2、在CGANS模型中根据参照RIR信号生成众多其他环境的模拟RIR信号，其中其他环境包含了温度、湿度、气压等环境条件的变化和反射条件、声源位置及采样位置的少量改变。通过CGANS模型的对抗式生成使RIR信号的数量和种类扩增，模拟得到多种环境条件影响的RIR信号。
具体的，步骤S2可以使用以下手段时间：
在CGANS的生成模型中，先验输入噪声p(z)和条件信息y联合组成了联合隐层表征。具体损失函数可记为：
Figure 189094DEST_PATH_IMAGE008
；其中，G为生成模型，D为判别模型。
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为先验分布
Figure 168814DEST_PATH_IMAGE010
到数据空间的映射函数，判别模型D的输入是真实RIR信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
输出一个标量，表示输入样本来自生成模型的概率。
进一步的，该CGANS模型的条件信息根据信号的混响环境设置，在本实施例中，密闭空间无遮挡物的RIR信号的条件信息设置为1，密闭空间有遮挡物的RIR信号的条件信息设置为2；CGANS的生成器在生成时使用1或2作为条件信息，从而能生成不同混响情况下的RIR信号。通过运用CGANS的特性，使生成的RIR信号更符合真实混响情况，避免生成生成重复信号或者噪声信号干扰后续的对局部放电信号辨别。
通过参照RIR信号
Figure 560481DEST_PATH_IMAGE012
在CGANS模型生成模拟RIR信号之后，将新生成的模拟RIR信号记为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
。上述参照RIR信号
Figure 385479DEST_PATH_IMAGE012
和模拟RIR信号
Figure 116675DEST_PATH_IMAGE013
均表示了原始声信号经混响后变化的传递函数，因此，将其与原始声信号进行卷积，便可以得到原始声信号经混响后所生成的混响后声信号，该声信号代表了局部放电信号经混响后的变化。而将生成的混响后声信号与原局部放电信号混合，就可以得到一个包含众多环境下局部放电信号的识别训练数据集，其中包含了人工采集难以完成的大量、各种环境的数据。
进行步骤S3、结合参照RIR信号和模拟RIR信号对局部放电信号的数据集进行增强；
增强具体包括卷积和混合两步操作，卷积操作是将数据集中原始无混响的局部放电信号数据分别与参照RIR信号、模拟RIR信号卷积，生成混响后的局部放电信号。具体的，原始声信号的卷积使用如下公式：
Figure 844460DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，u(t)为原始声信号，w(t)为卷积生成的信号。
卷积完成之后，将数据进行混合，形成新的数据集
Figure 192264DEST_PATH_IMAGE014
，其中，X是原有数据集，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
是原有数据集经模拟RIR生成的数据集，
Figure 555375DEST_PATH_IMAGE016
是原有数据集经参照RIR生成的数据集。
完成数据集的增强后，便可以进行步骤S4、使用增强后的数据集训练CNN-LSTM模型，使其能够准确识别多种环境下的局部放电信号。经过上述增强后数据集训练的CCN-LSTM模型，对局部放电信号的识别率可以从78%提高到93%。
CNN-LSTM模型训练完成后，进行步骤S5、使用CNN-LSTM模型识别声信号是否为局部放电信号，若是，计算局部放电信号的位置。
通过上述方法，能够对声信号进行辨别，从而忽略其中不是局部放电信号的噪声，准确识别局部放电信号并对其进行定位。
更进一步的，上述S5还具体分为如下过程：
S51、采集声信号；
S52、使用CNN-LSTM模型识别声信号是否为局部放电信号，若声信号为局部放电信号，进入S54，否则持续识别；从而自动化地在多个噪声或持续一段时间的采集中识别定位局部放电信号，避免由于噪声干扰难以针对局部放电信号找到其位置。
识别到局部放电信号后进行步骤S53、计算局部放电信号的位置；
更具体地，本实施例提供一种上述位置计算S53的具体方法：
采集声信号时采用麦克风阵列进行采集，然后进行步骤S531、设置若干个假定声源位置；
S532、对于识别为局部放电信号的声信号，对于该声信号，通过波束形成计算得到该声信号在各个所述假定声源位置的声强；
具体的，上述假定采集点的声强值使用如下方法计算：
对于采集时的麦克风阵列，定义其中一个参考阵元的位置为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，定义局部放电声源坐标为
Figure 203394DEST_PATH_IMAGE018
，而麦克风阵列与局部放电声源的连线为Z轴，经过麦克风阵列、垂直于Z轴的平面为XY平面。
则参考阵元接收声源发出的声信号为：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，
Figure 259337DEST_PATH_IMAGE020
是声源强度，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
是声源到吗麦克风阵元的距离，n是波数，
Figure 360017DEST_PATH_IMAGE022
为声信号角频率。
定义
Figure DEST_PATH_IMAGE023
是麦克风阵元和第m个阵元的距离差，
Figure 667764DEST_PATH_IMAGE024
是参考阵元和第m个阵元的接收信号时间延迟，则可以推断：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 967027DEST_PATH_IMAGE026
是声源到第m个阵元的距离，c是声速。
则第m个阵元所求得的信号为：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
。
而同样的，
Figure 833352DEST_PATH_IMAGE028
也可以用于表示处于假定采集点的麦克风阵列所应接收到的信号，只需要将r值根据假定采集点的位置进行改变即可。
综上所述，在假定采集点处应接收到的声强值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
其中g m 是第m个阵元的权重。
然后进行步骤S533、使用差分进化算法迭代假定声源位置，直到假定声源位置的声强收敛至最大值，将该迭代后的假定声源位置作为局部放电信号的位置。
更具体的，上述迭代方法具体如下：
将假定采集点作为差分进化算法中的个体，将每个假定采集点的三维坐标分别设定为对应个体的三条染色体，编码方案设置为实数编码，将适应度函数设置为：
Figure 719530DEST_PATH_IMAGE030
；
差分进化算法的变异向量
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为：
Figure 126241DEST_PATH_IMAGE032
；
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE033
分别为当代最优适应度个体、当代随机适应度个体、当代最劣适应度个体和差分因子，差分因子选为0.5。
最终通过迭代进化，即可以在最后一次迭代所得到的种群中挑选声强值最大的假定参考点，即声源坐标。
应当说明的是，上述实施例仅是对本发明的优选实施例及原理进行了详细说明，对本领域的普通技术人员而言，依据本发明提供的思想，在具体实施方式上会有改变之处，而这些改变也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
S1、采集参照环境中的参照RIR信号；
S2、在CGANS模型中根据所述参照RIR信号生成若干模拟环境的模拟RIR信号；
S3、结合所述参照RIR信号和所述模拟RIR信号对局部放电信号的数据集进行增强；
S4、使用所述增强后的数据集训练CNN-LSTM模型；
S5、使用所述CNN-LSTM模型识别声信号是否为局部放电信号，若是，计算所述局部放电信号的位置；
所述步骤S5具体包括：
S51、采集所述声信号；
S52、使用所述CNN-LSTM模型识别所述声信号是否为局部放电信号，若所述声信号为局部放电信号，进入S53，否则持续识别；
S53、计算所述局部放电信号的位置；
所述步骤S5还包括：
多次获取所述局部放电信号的位置，并对获取的多个位置做合并运算，得到所述局部放电信号的精确位置；
所述步骤S53具体包括：
S531、设置若干个假定声源位置；
S532、根据所述声信号，通过波束形成计算得到该声信号在各个所述假定声源位置的声强；
S533、使用差分进化算法迭代所述声源位置，直到所述声强收敛至最大值，将所述迭代后的假定声源位置作为所述局部放电信号的位置；
所述参照RIR信号的采集方法具体包括：
在所述参照环境中生成预设持续时间的Chirp声信号；
采集所述Chirp声信号混响后的混响信号；
将所述混响信号与所述Chirp声信号互相关，得到原始RIR信号；
重复上述步骤，采集得到若干原始RIR信号；
将所述若干原始RIR信号取均值，得到所述参照RIR信号。
2.如权利要求1所述的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其特征在于，所述CGANS根据声信号的混响环境设置条件信息。
3.如权利要求2所述的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其特征在于，所述CGANS的条件信息具体为：
密闭空间无遮挡物的RIR信号设置为1，密闭空间有遮挡物的RIR信号设置为2；
所述CGANS生成时使用1或2作为条件信息。
4.如权利要求1所述的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其特征在于，所述局部放电信号的数据集增强具体为：
将所述数据集中原始的局部放电信号数据分别与所述参照RIR信号、所述模拟RIR信号卷积；
将所述卷积后的信号与所述原始的局部放电信号数据混合，生成包含无混响、经所述参照RIR信号混响和经所述模拟RIR信号混响的局部放电信号的增强数据集。
5.如权利要求4所述的一种信号数据增强的局部放电信号识别方法，其特征在于，所述卷积具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，u(t)为原始声信号，w(t)为卷积后的信号。
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