基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法与流程

本发明涉及输电线路检测，特别涉及一种基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法。

背景技术：

1、输电线路腐蚀问题是电力系统中常见的难题之一。腐蚀程度的严重程度会对输电线路的安全运行和寿命产生重要影响，因此，开发一种快速准确的输电线路腐蚀检测方法对于电力系统的安全稳定运行至关重要。然而，传统的输电线路腐蚀检测方法，如目视检查、化学分析、金相分析等方法存在着许多局限性，例如检测效率低、准确性差、需要停电等问题，不能满足现代电力系统的要求。如现有的输电线路腐蚀检测方法，检测效率低、准确性差，难以判断输电线路是否受到腐蚀，且检测过程中往往需要停电，化学分析的方式通常耗时耗力，且为接触式的检测，给线路带来了一定的干扰和风险。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法，能够解决现有技术的输电线路腐蚀检测方法存在的检测效率低、准确性差的问题。

2、具体技术方案如下：

3、一种基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法，包括以下步骤：

4、步骤s1、使用传感器从输电线路收集高频振动信号；

5、步骤s2、从振动信号中提取高频特征；

6、步骤s3、选择特征，其包括有：

7、计算每个特征与传输线路腐蚀水平之间的相关性，计算公式如下：

8、

9、其中，x表示输电线路的振动信号，y表示腐蚀程度相关的特征，rxy表示x与y之间的相关系数，n表示样本数目，xi与yi分别表示样本中第i个数据点的x和y的取值，与分别表示x和y的均值；

10、通过计算所有特征之间的相关矩阵并删除具有高相关性的特征来消除冗余特征，计算公式如下：

11、

12、其中，ρi,j表示第i个特征和第j个特征之间的皮尔逊相关系数，cov(xi,xj)表示第i个特征和第j个特征的协方差，表示第i个特征的标准差，μi表示第i个特征的平均值；表示第j个特征的标准差，μj表示第j个特征的平均值；xi与yi分别表示样本中第i个数据点的x和y的取值；xj与yj分别表示样本中第j个数据点的x和y的取值；计算出所有特征两两之间的相关系数后，即可组成相关矩阵；

13、应用特征选择算法来选择有助于腐蚀检测精度的最相关特征；

14、步骤s4、建立模型；

15、步骤s5、把腐蚀程度分级，经过模型训练和测试后得到一个能够判断输电线路腐蚀程度的模型，设定一个阈值，如果测试结果显示输电线路腐蚀程度超过阈值，则生成警报或通知，以实现输电线路腐蚀检测。

16、进一步地，所述使用传感器从输电线路收集高频振动信号包括有信号采集和高频信号预处理；所述信号采集为采集输电线路的高频振动信号，并将信号传输到数据采集系统；所述高频信号预处理为对采集到的高频信号进行滤波、去噪预处理。

17、进一步地，所述高频信号预处理包括：

18、1)采用数字高通滤波，将采集到的数字信号输入到数字高通滤波器中，进行滤波处理，具体包括：确定数字高通滤波器的截止频率和滤波器类型，将数字高通滤波器表示为一个差分方程，对于一阶高通滤波器，其差分方程表示为：

19、y[n]＝b0*x[n]+b1*x[n-1]+b2*x[n-2]+...-a1*y[n-1]-a2*y[n-2]-...

20、其中，y[n]表示输出信号的当前样本，x[n]表示输入信号的当前样本，系数b0,b1,b2,...为输入信号的加权系数，a1,a2,...为输出信号的加权系数；使用该差分方程，以通过递推方式计算输出信号的每个样本，如下：

21、s11、初始化滤波器状态，将输入和输出信号的初始状态设置为零，即x[n]＝0，y[n]＝0；

22、s12、递推计算输出信号，对于每个输入信号的样本x[n]，根据差分方程进行计算得到对应的输出信号样本y[n]；然后更新输入和输出信号的状态，即将当前样本存储为下一次计算的前一个样本，以便下一次迭代时使用；

23、s13、重复s12直到处理完所有的输入信号样本，通过递推计算，依次处理输入信号的每个样本，即可实现数字高通滤波器的直接实现。

24、2)对信号进行降噪处理，采用小波去噪，包括：选取合适的小波基函数；对原始信号进行小波分解；对每个小波分量进行阈值处理；对处理后的小波分量进行重构。

25、进一步地，步骤s2中所述从振动信号中提取高频特征为采用傅里叶变换时频分析对信号进行高频特征提取，获取与输电线路腐蚀相关的特征参数，包括：

26、1)时域特征提取：在时域中，选用的特征包括均值、方差、标准差、峰值、峰值，以通过上述特征描述信号的幅度、波形、峰值和起伏特点；

27、2)频域特征提取：在频域中，通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，进而提取频域特征；选用的频域特征包括功率谱密度、频率、频带宽度、频率峰值、能量，以通过上述特征来描述信号在不同频率下的特征。

28、进一步地，所述建立模型，包括使用支持向量机(svm)来建立分类模型，将前序选择的特征作为模型的输入特征，将输电线路腐蚀程度作为模型的输出结果，通过训练得到的模型来对输电线路进行腐蚀检测。

29、进一步地，svm模型的建立包括训练和预测两阶段；

30、在训练阶段，根据已有的样本数据，使用svm算法来寻找最优分割超平面，并确定超平面的参数；

31、在预测阶段，将测试样本映射到高维空间，使用训练得到的最优超平面对其进行分类。

32、进一步地，具体的模型建立步骤包括：

33、s41、数据准备和预处理：收集和整理带有标签的训练数据集，并确保每个样本都有对应的特征向量和类别标签；对特征进行选择，进行必要的数据预处理操作，以确保特征在相同的尺度上；

34、s42、划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，采用随机划分或交叉验证方法,训练集用于训练svm模型的参数，测试集用于评估模型的性能和泛化能力；

35、s43、模型训练：调用svm库或工具来建立svm模型，在svm模型中选择高斯径向基函数作为核函数；设置正则化参数c；设置高斯核函数的带宽参数，也称为gamma值；

36、s44、参数调优：使用交叉验证方法进行参数调优，以选择最佳的c和gamma值组合；通过尝试不同的参数组合并使用交叉验证来评估每个组合的性能，选择在测试集上表现最佳的参数组合；

37、s45、模型评估：使用测试集数据对训练好的svm模型进行评估；

38、s46、模型应用：使用训练好的svm模型对新的未知样本进行分类或回归预测；对于分类问题，将新的未知样本的特征向量输入到训练好的svm模型中，根据模型的分类决策函数输出预测的类别标签；对于回归问题，svm模型用作支持向量回归模型。

39、进一步地，还包括有：

40、s47、模型调优和改进：若模型的性能不符合预期，则对模型进行调优和改进，采用以下方法中的至少一种来实现：方法一，调整正则化参数c和高斯核函数的带宽参数gamma，以找到更好的平衡点；方法二，使用特征工程技术来提取更有信息量的特征，或者尝试其他核函数进行非线性映射；方法三，使用集成学习方法将多个svm模型组合起来，以进一步提升性能。

41、进一步地，步骤s5中，把腐蚀程度分为5个等级，分别为0级、1级、2级、3级、4级，腐蚀等级由0级到4级依序为腐蚀程度加重，其中0级表示无腐蚀，4级表示腐蚀最严重，经过模型训练和测试，得到一个能够判断输电线路腐蚀程度的模型，设定阈值为2.5，如果测试结果显示输电线路腐蚀程度超过阈值，则生成警报或通知，以实现输电线路腐蚀检测。

42、进一步地，根据步骤s5中检测模型预警到的信号进行现场的维修和处理，通过实际的维修处理结果对检测模型进行进一步的修正和优化。

43、随着传感器技术和高速信号处理技术的不断发展，利用高频信号特征进行输电线路腐蚀检测将成为一种新的研究方向。本发明即为一种基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法。

44、当输电线受到风等外界力作用时，它会产生一定的振动，这种振动会在输电线上形成一些波纹或者波浪形变，腐蚀使得输电线的表面不光滑，这会使得输电线在振动时摩擦阻力增大，从而降低了输电线的自然频率和抗风振性能。因此，输电线腐蚀度越高，其抗风振能力越低，容易发生振动，进而影响电力系统的稳定性和安全性。基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法可以利用高频传感器实现对输电线路的高频信号采集，通过分析信号波形特性，并通过傅里叶变换分析提取反映输电线路腐蚀的高频振动信号特征参数，建立腐蚀特征参数模型和输电线路腐蚀识别模型，准确地识别输电线路腐蚀的严重程度，实现对输电线路腐蚀隐患的检测、评估和预警。与传统的输电线路腐蚀检测方法相比，该方法具有检测速度快、检测准确度高、无需停电等优点，可以实现对输电线路的在线实时监测。

45、该方法具有非接触、高效、准确等特点，可以实现对输电线路的腐蚀程度进行快速准确的检测。该方法主要利用振动信号分析，通过对输电线路振动信号的高频特征进行分析，提取出其中包含的腐蚀特征信息。具体而言，该方法将输电线路的振动信号采集下来，并使用数字高通滤波器滤除低频成分，然后对高频信号进行功率谱分析，提取出频率域的特征参数。接下来，利用支持向量机(svm)等机器学习方法建立分类模型，对不同腐蚀程度的输电线路进行分类。最终，根据分类结果进行腐蚀程度的判断和预警。

46、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

47、基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法可以用于检测输电线路的腐蚀情况，并根据检测结果进行相应的维护和保护措施，从而延长输电线路的使用寿命。此外，在输电线路的设计和制造过程中，该方法可以用于对输电线路的质量进行检测和评估，确保输电线路的安全可靠运行，因此，该检测方法在电力系统领域的应用前景非常广阔。使用基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法，可以获得以下优势和益处：

48、1、高效准确：该方法通过分析振动信号的高频特征，能够快速而准确地检测出输电线路的腐蚀情况，避免了传统方法中需要停电、化学分析等耗时耗力的步骤；

49、2、非接触式检测：基于振动信号的检测方法无需直接接触输电线路，而是通过传感器等设备对振动信号进行采集和分析，从而实现了对线路的非接触式检测，减少了对线路的干扰和风险；

50、3、应用广泛：该方法不仅适用于输电线路的维护和保护，还可以应用于输电线路的设计和制造过程中；通过对新建线路的质量检测，可以确保线路的安全可靠运行，提高电力系统的稳定性和可靠性；

51、4、数据驱动：基于机器学习方法的建模过程，可以根据实际数据对模型进行训练和优化，使其能够更好地适应不同线路的腐蚀特征，提高预测的准确性和可靠性；

52、5、实时监测和预警：该方法可以实现对输电线路的实时监测，并及时发出预警信号，以便采取相应的维护和保护措施，避免腐蚀问题导致的安全隐患和线路故障。

53、总而言之，基于振动信号高频特征分析的输电线路腐蚀检测方法在电力系统中具有重要的应用价值。通过该方法，可以实现对输电线路腐蚀情况的准确检测和预警，提高线路的安全性和可靠性，为电力系统的稳定运行和寿命延长做出贡献。