CN114638256A - 基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法及其系统 - Google Patents

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CN114638256A CN202210163813.7A CN202210163813A CN114638256A CN 114638256 A CN114638256 A CN 114638256A CN 202210163813 A CN202210163813 A CN 202210163813A CN 114638256 A CN114638256 A CN 114638256A
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Abstract

本发明公开了一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，包括：S1：采集并存储变压器工作时产生的时序声波信号得到数据集，并对数据集进行预处理；S2：搭建变压器故障检测深度卷积注意力网络，并选择合适的目标函数来优化模型参数；S3：采用相应的评估指标来评价模型的效果；S4：用训练好的深度模型对变压器进行故障检测。还公开了一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统。本发明使用堆叠的多层深度卷积注意力网络，依托于深度模型强大的特征表达能力，通过模型训练学习从变压器工作时产生的声波信号中得到具有深度判别性和鲁棒性的特征，从而达到更加准确的变压器故障检测效果。

Description

基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法及其系统
技术领域
本发明涉及变压器故障检测技术领域，特别是涉及一种基于声波信号及深度卷积注意力网络的变压器故障检测方法及其系统。
背景技术
近年来，随着社会科学技术的进步和国民生活水平的不断提高，社会经济建设对电力的需求也日益剧增，随之而来的是电网规模日益庞大，对电力系统的安全稳定性要求越来越高。电力变压器作为整个电力系统的核心枢纽设备，其运行状态关系到整个电力系统是否安全可靠。电力变压器一旦发生故障，将会导致输电网络局部或者整体的瘫痪，不仅会给人们日常生活造成不便，严重时更会发生一些灾难性的事故并造成人员伤亡。故而及时检测发现变压器的故障为采取下一步的措施提供指导性意见具有重大的实际价值和意义。
早期，在深度学习技术普及之前，变压器故障检测研究主要是通过手工设计特征和传统智能方法来进行的，如特征气体法、比值法和专家系统。现有的这些方法虽然操作简单可行，但是识别准确率较低。如特征气体法和比值法通过分析变压器机油中溶解气体的含量来分析变压器故障类型，但是这种方法对相关气体传感器的灵敏度要求较高且依赖于事先建立好的规则，具有很大的局限性。再例如，专家系统方法需要丰富的专家经验知识，但是这类系统往往不易于维护且完全受限于领域专家知识库，不具备扩展性。近些年，随着硬件设备的普及和人工智能技术的发展，基于深度学习的方法由于其强大的特征表示能力和识别准确性已经被广泛地应用于工业界各个领域。基于深度学习技术，并通过在卷积神经网络中融入注意力机制，可以让模型关注到更多的局部细节信息，挖掘出关键的属性信息，从而获得更加有效的特征表示，提高变压器故障检测的准确率。目前来看，基于深度学习知识的变压器故障检测方法的研究较少，特别是融入注意力机制的深度卷积神经网络方法，对变压声波信号的辨别性特征提取不够充分，变压器故障检测的准确率仍然较低，还有很大的改进空间。
因此亟需提供一种新型的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法来解决上述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法及其系统，能够更加有效地提取到变压器振动声波信号中判别性强的特征，从而达到更加准确的变压器故障检测效果。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，包括以下步骤：
S1：获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据，然后对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；
S2：将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本；
S3：将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
S4：构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络并进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
在本发明一个较佳实施例中，在步骤S1中，数据增强处理过程如式(1)所示：
Figure BDA0003515185340000021
式(1)中，xi表示第i个样本，μx为样本的均值，
Figure BDA0003515185340000022
表示为样本的方差，
Figure BDA0003515185340000023
是一个防止除数为0的一个微小正数，
Figure BDA0003515185340000024
表示预处理后的第i个样本；其中，样本均值μx计算过程如式(2)所示：
Figure BDA0003515185340000025
上式(2)中，m表示样本总个数,μx即为整个样本的均值；
样本方差
Figure BDA0003515185340000026
计算如式(3)所示：
Figure BDA0003515185340000027
上式(3)中，m表示样本总个数,
Figure BDA0003515185340000028
即为整个样本的方差。
在本发明一个较佳实施例中，在步骤S4中，构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络的具体步骤包括：
S401：构建特征提取前端网络HN，所述特征提取前端网络HN由两个结构相同的深度卷积子模块串联组成；
S402：构建特征提取注意力模块AM，所述特征提取注意力模块AM包括三个支路，分别为GMP分支、GAP分支、跳跃连接，计算过程如式(4)所示：
Figure BDA0003515185340000031
式(4)中，X和Y分别表示注意力模块AM的输入和输出；GAP表示GAP分支对应的操作；GMP表示GMP分支对应的操作；
Figure BDA0003515185340000032
代表特征矩阵逐元素相加操作；
Figure BDA0003515185340000033
代表特征矩阵逐元素相乘操作；
S403：构建特征提取后端网络TN，所述特征提取后端网络TN包括一个批正则化BN层和两个全连接FC层。
进一步的，步骤S4还包括：
S404：以所述训练集L1作为所述变压器故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的变压器故障类型真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失；在深度模型训练过程中，利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络不断进行网络参数优化，最终得到最优的变压器故障检测网络，用于实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
进一步的，所述特征提取前端网络的每个深度卷积子模块依次包括：一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个最大池化层、一个一维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个最大池化层。
进一步的，所述GMP分支依次包括：一个全局最大池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层。
进一步的，所述GAP分支依次包括：一个全局均值池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，包括：
数据获取模块，用于获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据；
数据预处理模块，用于对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；
数据划分模块，用于将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本；
数据标签模块，用于将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
变压器故障检测网络构建模块，用于构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络；
网络优化模块，用于对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
在本发明一个较佳实施例中，所述变压器故障检测网络构建模块构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络依次包括特征提取前端网络HN、注意力模块AM、特征提取后端网络TN。
在本发明一个较佳实施例中，所述网络优化模块对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化的步骤为：
以所述训练集L1作为所述变压器故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的变压器故障类型真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失；在深度模型训练过程中，利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络不断进行网络参数优化，最终得到最优的变压器故障检测网络，用于实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
本发明的有益效果是：
(1)本发明使用深度学习技术来搭建变压器故障检测深度卷积神经网络，基于深度模型强大的特征表示能力来提取判别性强的特征，从而达到更好的变压器故障检测效果；
(2)本发明将注意力机制融入故障检测深度模型中，在模型提取高维判别性特征的过程帮助模型挖掘出关键特征属性以及抑制无用的特征属性，进而模型可以提取出更加准确有效的判别性特征，达到更好的故障检测效果；
(3)本发明在特征提取后端网络中加入了批正则化BN层以优化模型训练过程，该优化方法不仅优化了特征参数高维空间的分布，加快了模型训练的速度，同时使得模型在有限的数据集上免于过拟合，从而也一定程度上提高了模型的故障检测识别效果。
附图说明
图1是本发明基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法的流程图；
图2是所述变压器故障检测网络的模型结构图；
图3是所述基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
请参阅图1和图2，本发明实施例包括：
一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，包括以下步骤：
S1：获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据，窗口大小为W，移动步长为S。本实例中W为500，S为400。然后对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；数据标准化处理过程如下：
Figure BDA0003515185340000051
式(1)中，xi表示第i个样本，μx为样本的均值，
Figure BDA0003515185340000052
表示为样本的方差，
Figure BDA0003515185340000053
是一个防止除数为0的一个微小正数，具体实例中
Figure BDA0003515185340000054
取值为1×10-6，
Figure BDA0003515185340000055
表示预处理后的第i个样本。其中，样本均值μx计算过程如式(2)所示：
Figure BDA0003515185340000056
上式(2)中，m表示样本个数,μx即为整个样本的均值。
样本方差
Figure BDA0003515185340000057
计算如式(3)所示：
Figure BDA0003515185340000058
上式(3)中，m表示样本总个数,
Figure BDA0003515185340000061
即为整个样本的方差。
对样本进行零均值标准归一化数据增强处理，不仅可以去除样本噪声，更有助于模型平稳且较快速度的收敛到全局最优解，从而得到更具鲁棒性和判别性的变压器故障检测模型。
经过上述步骤后得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L。
S2：将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本，具体实例中B为64；
S3：将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
S4：构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络，网络结构如图2所示，并进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络的具体步骤包括：
S401：构建特征提取前端网络HN；
所述特征提取前端网络HN由两个结构相同的深度卷积子模块串联组成，每个子模块依次包括：一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个最大池化层、一个一维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个最大池化层；所述特征提取前端网络的输入为预处理后的训练集L1；
在本实施例中，两个子模块中的一维卷积层依次将输入特征的通道数变为64、128和256，每个最大池化层将输入特征图的高度和宽度各缩小为原来的1/2，通过一维卷积层和最大池化层，既可以提高模型特征表达能力，又能降低模型参数复杂度提高计算速度；
S402：构建特征提取注意力模块AM；
所述特征提取注意力模块AM包括三个支路，第一个支路依次包括：一个全局最大池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层；第二个支路依次包括：一个全局均值池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层；具体实例中r取16；第三个支路为跳跃连接，即输出等于输入；将第一个支路和第二个支路的输出经过逐元素相加后，再经过Sigmoid激活函数得到在通道维度上的权重偏好系数WC，然后将通道维度上的权重偏好系数WC和第三个支路的输出经过逐元素相乘即得到注意力模块AM的输出；通过在深度模型中加入注意力机制可以在引入少量参数的情况下，在通道维度上抑制无用信息的干扰并增强显著性特征的表达，从而提高变压器故障检测的准确率。所述注意力模块AM的输入为所述特征提取前端网络HN的输出；注意力模块的计算过程如式(4)所示：
Figure BDA0003515185340000071
式(4)中，X和Y分别表示注意力模块AM的输入和输出；GAP表示GAP分支对应的操作；GMP表示GMP分支对应的操作；
Figure BDA0003515185340000072
代表特征矩阵逐元素相加操作；
Figure BDA0003515185340000073
代表特征矩阵逐元素相乘操作；
S403：构建特征提取后端网络TN；
所述后端网络包括一个批正则化BN层和两个连接FC层；所述后端网络的输入为所述注意力模块AM的输出；加入了批正则化BN层不仅可以优化特征参数在高维特征空间中的分布，从而有利于模型参数的学习，而且可以使模型在有限的数据集上免于过拟合，从而在一定程度上提高了模型的故障识别效果。具体实例中第一个全连接FC层包含64个神经元；第二个全连接FC层包含9个神经元，对应训练集L1中9种故障类型(低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电、低能放电兼过热、高能放电、高能放电兼过热和设备正常)。
S404：以所述训练集L1作为所述故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失，交叉熵损失Lsoftmax计算过程如式(5)所示：
Figure BDA0003515185340000074
式(5)中，N为训练集中变压器故障类别总数，Wi表示全连接层中第i个类别的权重向量，y是输入变压器故障类型的真实标签。为了防止模型对训练集中变压器声波信号过拟合，提高模型的泛化能力，采用带标签平滑的交叉熵损失，将qi表示为：
Figure BDA0003515185340000081
式(6)中，ε是标签平滑参数，具体实例中ε取值为0.01，它通过抑制真实标签在计算损失时的权重，从而抑制模型在数据集上过拟合，提高模型泛化能力。
在实例中，真实标签集合G1和全连接FC层之后得到的特征用于计算交叉熵损失，然后利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络进行训练，不断优化网络参数，最终得到最优的变压器故障检测网络，将测试集输入训练好的故障检测网络中，输出故障诊断结果，从而实现对从变压器中采集到的声波信号进行故障检测。
参阅图3，本发明实施例还提供一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，包括：
数据获取模块，用于获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据；
数据预处理模块，用于对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；
数据划分模块，用于将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本；
数据标签模块，用于将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
变压器故障检测网络构建模块，用于构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络；
网络优化模块，用于对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
其中，所述变压器故障检测网络构建模块构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络依次包括特征提取前端网络HN、注意力模块AM、特征提取后端网络TN。
进一步的，所述网络优化模块对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化的步骤为：
以所述训练集L1作为所述变压器故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的变压器故障类型真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失；在深度模型训练过程中，利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络不断进行网络参数优化，最终得到最优的变压器故障检测网络，用于实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
所述系统是通过采集变压器工作时产生的声波信号来识别出变压器故障类型，从而实现基于深度学习的变压器故障诊断，采用了所述基于声波信号及深度卷积注意力网络的变压器故障检测算法：采集并存储变压工作声波信号获取数据集，并经过滑动窗口截取数据以及数据归一化等数据增强后得到预处理的时序声波信号集和，然后搭建完整的变压器故障检测模型，通过批量标准化加快模型训练速度；融合注意力机制提高模型的效果；采用Adam优化算法更新优化模型参数；利用最终训练好的模型识别从变压器中采集到的声波信号对应的故障类型，完成变压器故障诊断的功能。
本示例的一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，可执行本发明所提供的一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，可执行方法示例的任何组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
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 (10)

1.一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据，然后对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；
S2：将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本；
S3：将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
S4：构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络并进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
2.根据权利要求1所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，在步骤S1中，数据增强处理过程如式(1)所示：
Figure FDA0003515185330000011
式(1)中，xi表示第i个样本，μx为样本的均值，
Figure FDA0003515185330000012
表示为样本的方差，
Figure FDA0003515185330000013
是一个防止除数为0的一个微小正数，
Figure FDA0003515185330000014
表示预处理后的第i个样本；其中，样本均值μx计算过程如式(2)所示：
Figure FDA0003515185330000015
上式(2)中，m表示样本总个数,μx即为整个样本的均值；
样本方差
Figure FDA0003515185330000016
计算如式(3)所示：
Figure FDA0003515185330000017
上式(3)中，m表示样本总个数,
Figure FDA0003515185330000018
即为整个样本的方差。
3.根据权利要求1所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，在步骤S4中，构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络的具体步骤包括：
S401：构建特征提取前端网络HN，所述特征提取前端网络HN由两个结构相同的深度卷积子模块串联组成；
S402：构建特征提取注意力模块AM，所述特征提取注意力模块AM包括三个支路，分别为GMP分支、GAP分支、跳跃连接，计算过程如式(4)所示：
Figure FDA0003515185330000021
式(4)中，X和Y分别表示注意力模块AM的输入和输出；GAP表示GAP分支对应的操作；GMP表示GMP分支对应的操作；
Figure FDA0003515185330000022
代表特征矩阵逐元素相加操作；
Figure FDA0003515185330000023
代表特征矩阵逐元素相乘操作；
S403：构建特征提取后端网络TN，所述特征提取后端网络TN包括一个批正则化BN层和两个全连接FC层。
4.根据权利要求3所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，步骤S4还包括：
S404：以所述训练集L1作为所述变压器故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的变压器故障类型真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失；在深度模型训练过程中，利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络不断进行网络参数优化，最终得到最优的变压器故障检测网络，用于实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
5.根据权利要求3所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，所述特征提取前端网络的每个深度卷积子模块依次包括：一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个一维卷积层、一个ReLU激活层、一个最大池化层、一个一维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个维卷积池化层、一个ReLU激活层、一个最大池化层。
6.根据权利要求3所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，所述GMP分支依次包括：一个全局最大池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层。
7.根据权利要求3所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测方法，其特征在于，所述GAP分支依次包括：一个全局均值池化层，一个将输入特征通道数缩小r倍的FC全连接层，一个ReLU激活函数以及一个将输入特征通道数增大r倍的FC全连接层。
8.一种基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，其特征在于，包括
数据获取模块，用于获取变压器工作振动时产生的时序声波信号，并采用滑动窗口方式截取数据；
数据预处理模块，用于对数据集中的每条数据进行零均值标准归一化数据增强处理，得到预处理后的时序声波信号集合，构成数据集L；
数据划分模块，用于将所述的数据集L划分为训练集L1和测试集L2，并将所述训练集L1划分为多个批次，每个批次包含B条时序声波信号作为训练样本；
数据标签模块，用于将训练集L1与测试集L2中每个声波信号所对应的变压器故障类型真实标签分别记为G1和G2；
变压器故障检测网络构建模块，用于构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络；
网络优化模块，用于对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化，实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
9.根据权利要求8所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，其特征在于，所述变压器故障检测网络构建模块构建基于深度卷积注意力网络的变压器故障检测网络依次包括特征提取前端网络HN、注意力模块AM、特征提取后端网络TN。
10.根据权利要求8所述的基于声波信号及注意力网络的变压器故障检测系统，其特征在于，所述网络优化模块对构建的变压器故障检测网络进行模型训练及网络参数优化的步骤为：
以所述训练集L1作为所述变压器故障检测网络的输入，并以与所述训练集L1所对应的变压器故障类型真实标签集合G1作为标签，采用交叉熵损失函数计算模型训练时的损失；在深度模型训练过程中，利用Adam优化算法对所述变压器故障检测网络不断进行网络参数优化，最终得到最优的变压器故障检测网络，用于实现对从变压器中获取的时序声波信号进行故障检测。
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