CN116047415B - 一种声定位图像后处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

一种声定位图像后处理方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于FFT‑CLEAN算法的声定位图像后处理方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：步骤1）获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量；步骤2）基于传统波束形成输出量初始化FFT‑CLEAN算法的输出向量，输出向量为波束形成输出量；步骤3）搜索波束形成输出量的主瓣峰值；步骤4）确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置；步骤5）基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量；步骤6）判断迭代次数是否达到预设值，若是，则输出最终波束形成输出量，若否，则返回步骤3），进行下一次迭代。与现有技术相比，本发明具有计算简单、识别精确等优点。

Description

一种声定位图像后处理方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及电力设备智能运检领域，尤其是涉及一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着我国国民经济持续快速增长，城市现代化水平不断提高，生活用电以及企业用电需求越来越大，电力电缆作为城市电网中的重要设备，在城市电网中得到广泛应用。但随着电力电缆运行年限的增加，其故障率逐年提升。由于电缆的封闭式结构、敷设方式以及测试设备的局限性，故障的定位和排除困难重重，若排查不及时，使得故障扩大化，将影响电力系统安全稳定运行。
局部放电发生会伴随很多物理信号包括声音、光、热和电磁波等，而超声波信号具有方向性好，抗干扰能力强，能量集中等优点，利用超声波信号进行检测可以有效避免外界复杂环境的干扰，目前利用超声波测距以及定位已经得到广泛应用，目前对局部放电超声波的研究也日趋成熟。基于声波的设备状态检测与电力系统之间没有直接的电气联系，不仅能够实现非接触式测量，而且不易受电磁干扰，受到了广泛的研究。从声学成像技术特点及目前应用情况来看，利用声学成像检测技术试验设备的带电检测具有广阔的应用前景。
应用于电力设备泄露及局部放电定位的常用声定位算法是波束成型算法，该方法通过获取传声阵列的信号来计算空间谱的相关矩阵，在理论上可以对声的方向进行有效估计。而实际应用中，这种谱估计方法对环境噪声敏感，容易导致定位不准确，因此需要对波束形成的结果进行后处理。常见的后处理反卷积算法DAMAS与CLEAN-SC等，存在运算量大，分辨率低的问题。
发明内容
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理方法，包括以下步骤：
步骤1）获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量；
步骤2）基于传统波束形成输出量初始化FFT-CLEAN算法的输出向量，所述输出向量为波束形成输出量；
步骤3）搜索波束形成输出量的主瓣峰值；
步骤4）确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置；
步骤5）基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量；
步骤6）判断迭代次数是否达到预设值，若是，则输出最终波束形成输出量，若否，则返回步骤3），进行下一次迭代。
所述主瓣峰值为：
Figure SMS_1
其中， />
Figure SMS_2
为第n次迭代的主瓣峰值，/>
Figure SMS_3
为第n次迭代的波束形成输出量。
所述基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量的计算方法为：
Figure SMS_4
式中,/>
Figure SMS_5
为循环因子, />
Figure SMS_6
为设定的波束宽度函数，/>
Figure SMS_7
为主瓣峰值对应的聚焦点位置，r为扫描平面上的聚焦点位置，F为傅里叶变换，F -1为傅里叶逆变换,/>
Figure SMS_8
为主瓣峰值，/>
Figure SMS_9
为第n次迭代的波束形成输出量。
当
Figure SMS_10
时，/>
Figure SMS_11
，/>
Figure SMS_12
，当/>
Figure SMS_13
时，/>
Figure SMS_14
，其中，R为设定波束宽度。
一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理装置，包括：
传统波束形成计算模块，用于获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量；
参数初始化模块，用于基于传统波束形成输出量初始化FFT-CLEAN算法的输出向量，所述输出向量为波束形成输出量；
基于FFT-CLEAN算法的波束形成计算模块，用于执行以下步骤：主瓣峰值搜索步骤：搜索波束形成输出量的主瓣峰值；主瓣峰值聚焦点位置确定步骤：确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置；迭代更新波束形成输出量步骤：基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量；迭代终止判断步骤：判断迭代次数是否达到预设值，若是，则终止迭代，输出最终波束形成输出量，若否，则重新执行主瓣峰值搜索步骤、主瓣峰值聚焦点位置确定步骤和迭代更新波束形成输出量步骤，进行下一次迭代。
所述主瓣峰值为：
Figure SMS_15
其中， />
Figure SMS_16
为第n次迭代的主瓣峰值，/>
Figure SMS_17
为第n次迭代的波束形成输出量。
所述基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量的计算方法为：
Figure SMS_18
式中,/>
Figure SMS_19
为循环因子, />
Figure SMS_20
为设定的波束宽度函数，/>
Figure SMS_21
为主瓣峰值对应的聚焦点位置，r为扫描平面上的聚焦点位置，F为傅里叶变换，F -1为傅里叶逆变换,/>
Figure SMS_22
为主瓣峰值，/>
Figure SMS_23
为第n次迭代的波束形成输出量。
当
Figure SMS_24
时，/>
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，/>
Figure SMS_26
，当/>
Figure SMS_27
时，/>
Figure SMS_28
，其中，R为设定波束宽度。
一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被执行时实现如上述所述的方法。
一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述电子设备执行时，使得所述电子设备实现如上述所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提出了一种将FFT和CLEAN算法结合的FFT-CLEAN方法对电力设备的声定位图像进行后处理，其中，CLEAN的基本思想是通过反复在传统波束形成结果中移除与主瓣峰值对应的阵列传播函数来清晰化声识别的结果，使用简单；对CLEAN方法引入FFT，可有效缩减主瓣宽度、衰减旁瓣，提高分辨率，有效提升声识别的准确度，同时，减少迭代运算工作量，加快运算速度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本实施例提供一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1）获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量。
计算传统波束形成输出量的过程具体属于本领域的常规设置，为了避免本申请的目的模糊，故在此不再赘述。
步骤2）基于传统波束形成输出量初始化FFT-CLEAN算法的输出向量，即波束形成输出量b (0)。
步骤3）搜索波束形成输出量的主瓣峰值：
Figure SMS_29
其中， />
Figure SMS_30
为第n次迭代的主瓣峰值，/>
Figure SMS_31
为第n次迭代的波束形成输出量。
步骤4）确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置。
步骤5）基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量：
Figure SMS_32
式中,/>
Figure SMS_33
为循环因子, />
Figure SMS_34
为设定的波束宽度函数，/>
Figure SMS_35
为主瓣峰值对应的聚焦点位置，r为扫描平面上的聚焦点位置，F为傅里叶变换，F -1为傅里叶逆变换,/>
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为主瓣峰值，/>
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为第n次迭代的波束形成输出量。
当
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时，/>
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，/>
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，当/>
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时，/>
Figure SMS_42
，其中，R为设定波束宽度。
步骤6）判断迭代次数是否达到预设值，若是，则输出最终波束形成输出量，若否，则返回步骤3），进行下一次迭代。
上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依据本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理、或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量；
步骤2)基于传统波束形成输出量初始化FFT-CLEAN算法的输出向量，所述输出向量为波束形成输出量；
步骤3)搜索波束形成输出量的主瓣峰值；
步骤4)确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置；
步骤5)基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量；
步骤6)判断迭代次数是否达到预设值，若是，则输出最终波束形成输出量，若否，则返回步骤3)，进行下一次迭代；
所述主瓣峰值为：
Figure FDA0004237951600000011
其中，
Figure FDA0004237951600000012
为第n次迭代的主瓣峰值，b(n)为第n次迭代的波束形成输出量；
所述基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量的计算方法为：
Figure FDA0004237951600000013
式中，0＜τ≤1为循环因子，
Figure FDA0004237951600000014
为设定的波束宽度函数，/>
Figure FDA0004237951600000015
为主瓣峰值对应的聚焦点位置，r为扫描平面上的聚焦点位置，F为傅里叶变换，F-1为傅里叶逆变换,/>
Figure FDA0004237951600000016
为主瓣峰值，b(n)为第n次迭代的波束形成输出量；
当
Figure FDA0004237951600000017
时，/>
Figure FDA0004237951600000018
当/>
Figure FDA0004237951600000019
时，/>
Figure FDA00042379516000000110
其中，R为设定波束宽度。
2.一种基于FFT-CLEAN算法的声定位图像后处理装置，其特征在于，包括：
传统波束形成计算模块，用于获取电力设备声定位图像并计算传统波束形成输出量；
参数初始化模块，用于基于传统波束形成输出量初始化FFT-CLEAN算法的输出向量，所述输出向量为波束形成输出量；
基于FFT-CLEAN算法的波束形成计算模块，用于执行以下步骤：主瓣峰值搜索步骤：搜索波束形成输出量的主瓣峰值；主瓣峰值聚焦点位置确定步骤：确定主瓣峰值在扫描平面上对应的聚焦点位置；迭代更新波束形成输出量步骤：基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量；迭代终止判断步骤：判断迭代次数是否达到预设值，若是，则终止迭代，输出最终波束形成输出量，若否，则重新执行主瓣峰值搜索步骤、主瓣峰值聚焦点位置确定步骤和迭代更新波束形成输出量步骤，进行下一次迭代；
所述主瓣峰值为：
Figure FDA0004237951600000021
其中，
Figure FDA0004237951600000022
为第n次迭代的主瓣峰值，b(n)为第n次迭代的波束形成输出量；
所述基于主瓣峰值对应的聚焦点位置和FFT迭代更新波束形成输出量的计算方法为：
Figure FDA0004237951600000023
式中，0＜τ≤1为循环因子，
Figure FDA00042379516000000210
为设定的波束宽度函数，/>
Figure FDA0004237951600000024
为主瓣峰值对应的聚焦点位置，r为扫描平面上的聚焦点位置，F为傅里叶变换，F-1为傅里叶逆变换,/>
Figure FDA0004237951600000025
为主瓣峰值，b(n)为第n次迭代的波束形成输出量；
当
Figure FDA0004237951600000026
时，/>
Figure FDA0004237951600000027
当/>
Figure FDA0004237951600000028
时，/>
Figure FDA0004237951600000029
其中，R为设定波束宽度。
3.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如权利要求1所述的方法。
4.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述电子设备执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1所述的方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008232795A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Furuno Electric Co Ltd 超音波探知装置および超音波探知方法
CN103235286A (zh) * 2013-04-09 2013-08-07 国家电网公司 一种对电噪声源的高精度定位方法
CN112731086A (zh) * 2021-01-19 2021-04-30 国网上海能源互联网研究院有限公司 一种用于对电力设备进行综合巡检的方法及系统
CN113267330A (zh) * 2021-05-14 2021-08-17 国网重庆市电力公司电力科学研究院 一种基于声学成像的gis设备机械故障检测系统及方法
CN113489523A (zh) * 2021-07-07 2021-10-08 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于分离校准迭代fft的唯相位多波束方向图综合方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11883240B2 (en) * 2018-04-15 2024-01-30 Eldar Yonina C Sparse convolutional beamforming for ultrasound imaging

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008232795A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Furuno Electric Co Ltd 超音波探知装置および超音波探知方法
CN103235286A (zh) * 2013-04-09 2013-08-07 国家电网公司 一种对电噪声源的高精度定位方法
CN112731086A (zh) * 2021-01-19 2021-04-30 国网上海能源互联网研究院有限公司 一种用于对电力设备进行综合巡检的方法及系统
CN113267330A (zh) * 2021-05-14 2021-08-17 国网重庆市电力公司电力科学研究院 一种基于声学成像的gis设备机械故障检测系统及方法
CN113489523A (zh) * 2021-07-07 2021-10-08 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于分离校准迭代fft的唯相位多波束方向图综合方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Noise Source Identification for a ±800kV Converter Station Based on Beam-forming Acoustic Imaging Technology;Tao Huang 等;IOP Conference Series: Earth and Environmental Science;第692卷;全文 *
函数波束形成声源识别性能分析及应用;褚志刚 等;机械工程学报;第53卷(第04期);全文 *

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