基于小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底電纜故障診斷

呂安強(qiáng)，劉 征，尹成群，李永倩

（華北電力大學(xué)電子與通信工程系，河北保定 071003）

光纖光纜技術(shù)與應(yīng)用

基于小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底電纜故障診斷

呂安強(qiáng)，劉 征，尹成群，李永倩

（華北電力大學(xué)電子與通信工程系，河北保定 071003）

針對海底電纜的故障診斷問題，提出了一種基于小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷新方法。該方法將海纜中光纖的布里淵頻移轉(zhuǎn)換成溫度和應(yīng)變數(shù)據(jù)，首先使用六層小波分解對監(jiān)測信號降噪，然后對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行三層小波包分解和重構(gòu)，再通過提取能量、標(biāo)準(zhǔn)差和Shannon熵等構(gòu)造特征向量并輸入BP（反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)分析表明，在海底電纜故障診斷中，采用標(biāo)準(zhǔn)差作為特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的診斷方法性能最佳。

光纖復(fù)合海底電纜；故障診斷；小波包；反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

近年來隨著海洋開發(fā)活動(dòng)日益頻繁，海底電纜（以下簡稱“海纜”）得到了越來越廣泛的應(yīng)用。海纜敷設(shè)在極其復(fù)雜的海洋環(huán)境中，出現(xiàn)損壞的情況時(shí)有發(fā)生，其安全性受到廣泛的關(guān)注。

海纜中應(yīng)用較多的是光纖復(fù)合海底電纜，這種海纜中內(nèi)置了傳感光纖，發(fā)生故障時(shí)，海纜溫度和應(yīng)變的變化會引起其內(nèi)部傳感光纖信號的變化，短路電流或漏電流會以損耗的形式釋放熱量，使故障點(diǎn)及附近的纜體溫度上升，導(dǎo)致溫度信號發(fā)生突變；而當(dāng)海纜發(fā)生錨害等機(jī)械故障時(shí)，故障點(diǎn)處纜體受力產(chǎn)生位移和形變，導(dǎo)致應(yīng)變信號發(fā)生突變。多種因素會導(dǎo)致海纜監(jiān)測信號為非平穩(wěn)信號，且在故障點(diǎn)處存在奇異值。小波分析適合處理非平穩(wěn)信號，并能捕捉到正常信號中夾帶的突變現(xiàn)象和成分，因此可用于海纜故障信號的分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性及進(jìn)行聯(lián)想、推測和記憶等優(yōu)點(diǎn)［1］。將小波包分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用小波包提取出故障特征向量并將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可識別出海纜的故障類型。

國內(nèi)外有科研工作者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或小波變換進(jìn)行故障特征提取和故障診斷的案例。文獻(xiàn)［2］闡述了基于小波包提取能量故障特征的方法；文獻(xiàn)［3-5］利用小波包算法提取電機(jī)振動(dòng)故障信號的能量特征，并將特征信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障診斷；文獻(xiàn)［6］運(yùn)用小波包分解實(shí)現(xiàn)交聯(lián)聚乙烯絕緣配電電纜局部放電波形的特征提取與識別。目前，尚無利用小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取分布式光纖傳感監(jiān)測數(shù)據(jù)特征并進(jìn)行海纜故障診斷的報(bào)道。

本文通過分析光纖復(fù)合海纜故障數(shù)據(jù)，提出了一種基于小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 監(jiān)測系統(tǒng)

1.1系統(tǒng)布置

位于福建省某海峽的110kV光纖復(fù)合海底電纜的長度約為3.5km，A、B、C三相分開敷設(shè)，每相海纜復(fù)合兩個(gè)光單元，每個(gè)光單元包含8根G.652光纖。在跨海電力通信聯(lián)網(wǎng)中并不需要使用全部光纖，因此大量的備用光纖可綜合利用作為監(jiān)測海纜的傳感器?；诜植际焦饫w傳感器的光纖復(fù)合海底電纜監(jiān)測系統(tǒng)如圖1所示。在用戶側(cè)將海纜中的光纖連接到布里淵光時(shí)域反射計(jì)，進(jìn)行在線實(shí)時(shí)監(jiān)測。

圖1　光纖復(fù)合海底電纜監(jiān)測系統(tǒng)

選定傳感光纖和泵浦光波長后，布里淵頻移只與光纖承受的溫度和應(yīng)變有關(guān)［7］。式（1）、式（2）分別為布里淵頻移與溫度和應(yīng)變的線性關(guān)系［8］：

式中，vB（T，0）為溫度T下光纖無應(yīng)變時(shí)對應(yīng)的布里淵頻移；vB（T0，0）、vB（T0，ε）分別為在參考溫度T0時(shí)無應(yīng)變和應(yīng)變ε下對應(yīng)的布里淵頻移；CT，v和Cε，v分別為布里淵頻移的溫度和應(yīng)變系數(shù)。根據(jù)這兩個(gè)方程，通過測量光纖的布里淵頻移變化就可以計(jì)算出溫度或應(yīng)變的變化。

1.2海纜故障數(shù)據(jù)

海纜故障按性質(zhì)主要分為電氣故障和機(jī)械故障。其中，電氣故障包括短路、漏電；機(jī)械故障包括錨砸、鉤掛。

根據(jù)文獻(xiàn)［9］，當(dāng)海纜發(fā)生短路故障時(shí)，故障點(diǎn)到電源間的傳感光纖的溫度會大幅上升，故障點(diǎn)處溫度發(fā)生改變的范圍為10～30m；當(dāng)發(fā)生漏電故障時(shí)，故障點(diǎn)及周圍幾米內(nèi)傳感光纖的溫度也會上升；當(dāng)發(fā)生錨害故障時(shí)，故障點(diǎn)處的海纜發(fā)生形變，傳感光纖產(chǎn)生的應(yīng)變以錨害點(diǎn)為中心向兩端數(shù)十米內(nèi)逐漸減?。划?dāng)海纜被鉤掛時(shí)，傳感光纖中的應(yīng)變變化范圍為百米級。

可見，當(dāng)海纜發(fā)生電氣故障時(shí)，海纜的溫度會發(fā)生改變，而應(yīng)變沒有明顯變化，因此可將溫度信號作為電氣故障診斷數(shù)據(jù)。當(dāng)海纜發(fā)生機(jī)械故障時(shí)，海纜的應(yīng)變會發(fā)生改變，而溫度在短時(shí)內(nèi)沒有明顯變化，故可將應(yīng)變信號作為機(jī)械故障診斷數(shù)據(jù)。

由于光纖復(fù)合海底電纜價(jià)格昂貴、工作環(huán)境特殊，故障模擬實(shí)驗(yàn)難以開展，因此本文根據(jù)長期積累的海纜故障測量經(jīng)驗(yàn)，掌握海纜發(fā)生故障時(shí)傳感光纖的溫度和應(yīng)變變化特點(diǎn)，合理修改正常監(jiān)測數(shù)據(jù)來模擬海纜故障。根據(jù)海纜4種故障類型的特點(diǎn)，設(shè)置故障點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)幅度（對應(yīng)故障嚴(yán)重程度）、開口寬度（對應(yīng)故障影響范圍）和位置（對應(yīng)不同故障位置），并疊加多種標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)噪聲（模擬實(shí)際工況），獲得多組故障樣本數(shù)據(jù)。圖2所示為以短路故障為例獲得的4種不同情況下的故障數(shù)據(jù)，其中（a）對應(yīng)溫度上升10℃，開口寬度14m，故障出現(xiàn)位置0.8km，噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為25/3；（b）對應(yīng)溫度上升15℃，開口寬度22m，故障出現(xiàn)位置0.83km，噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為20/3；（c）對應(yīng)溫度上升10℃，開口寬度22m，故障出現(xiàn)位置1.5km，噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為10；（d）對應(yīng)溫度上升23℃，開口寬度31m，故障出現(xiàn)位置1.75km，噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為20/3。

圖2　4組不同的短路故障數(shù)據(jù)

2 故障診斷算法設(shè)計(jì)

2.1故障特征提取

海纜的光纖傳感監(jiān)測信號是非平穩(wěn)信號，傳統(tǒng)的FFT（快速傅里葉變換）算法雖然具有較高的頻域分辨率，但卻不具備時(shí)域分辨能力，在分析海纜故障信號時(shí)存在嚴(yán)重不足。小波包分解是一種更為精細(xì)的信號處理途徑，小波包變換是小波分析的拓展，其精髓是把信息能量集中，在細(xì)節(jié)中尋找有序性，把其中的規(guī)律篩選出來，它可以將信號頻帶中的低頻和高頻同時(shí)進(jìn)行分解，時(shí)頻局部化分析能力十分突出。當(dāng)海纜發(fā)生故障時(shí)，監(jiān)測信號波形會發(fā)生突變，并伴隨有一定的噪聲，采用小波包分析能將高頻部分的有用信息提取出來，準(zhǔn)確反映故障信號的有效信息。本文采用小波包分析來提取故障特征，首先利用小波分析對故障信號進(jìn)行軟閾值消噪；然后利用小波包對消噪信號進(jìn)行三層分解，對各頻段的有用信息進(jìn)行重構(gòu)；最后根據(jù)重構(gòu)信號，提取各頻段的特征。具體步驟如下：

（1）由于海纜處于帶電運(yùn)行狀態(tài)，并受到周圍海底復(fù)雜環(huán)境及光纖傳感設(shè)備的熱噪聲等多種因素的影響，監(jiān)測數(shù)據(jù)中包含很大的干擾信號，因此降噪是特征提取前的首要任務(wù)。本文中故障數(shù)據(jù)的噪聲干擾主要是白噪聲，小波變換可以將原始信號分解為一系列近似分量和細(xì)節(jié)分量，白噪聲信號集中表現(xiàn)在細(xì)節(jié)分量上，選取rigrsure（無偏風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)閾值）處理細(xì)節(jié)分量，再經(jīng)小波重構(gòu)即可得到相對平滑的信號。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)，利用Daubechies系列小波六層分解（簡稱db6）進(jìn)行軟閾值法消噪，可在保證不損失故障特征的前提下，得到較為平滑的信號。

（2）為了有效檢測出信號的奇異點(diǎn)，本文選擇具有較高消失矩的小波基。同時(shí)，根據(jù)海纜中光纖布里淵頻移波形的不平滑特點(diǎn)，選擇正交、緊支撐和對不規(guī)則信號敏感的Daubechies系列小波函數(shù)三層分解提取從低頻到高頻每一層的信號特征，再對小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，提取各頻帶范圍的信號。

（3）根據(jù)公式（3）～（5），計(jì)算重構(gòu)后各頻帶信號的能量、標(biāo)準(zhǔn)差和熵，并按照尺度順序構(gòu)造特征向量作為誤差BP（反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

2.2故障類型判別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力、多輸入并行處理能力、非線性映射以及容錯(cuò)能力，適合非線性故障的模式識別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于BP算法的多層前饋型網(wǎng)絡(luò)，以網(wǎng)絡(luò)的輸出量與設(shè)定的期望輸出值的誤差均方根值作為衡量訓(xùn)練結(jié)束的指標(biāo)。訓(xùn)練樣本進(jìn)入輸入層后開始單向傳播，依次經(jīng)過各隱含層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最后映射到輸出層輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)良的模式識別能力和簡潔的結(jié)構(gòu)，滿足在線監(jiān)測的實(shí)時(shí)性要求。因此本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為海纜故障診斷分類器，進(jìn)行故障類型的判別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)輸入層、1個(gè)或多個(gè)隱含層和1個(gè)輸出層組成，每一層上有若干個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)神經(jīng)元，層與層之間無反饋，各相鄰層神經(jīng)元之間的連接方式為全連接。對海纜故障進(jìn)行診斷采用具有1個(gè)隱含層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3　3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 診斷實(shí)例與分析

（1）小波降噪

采用db6對信號做六層分解。圖4所示為原始信號及消噪后的波形圖?？梢钥闯?，降噪后故障特征仍然保留，信號信噪比明顯提升，降噪效果明顯。

圖4　4組故障數(shù)據(jù)降噪前后對比

（2）特征提取

對降噪后的信號進(jìn)行三層小波包分解，針對每種故障及特征向量采用最佳消失矩，短路故障采用消失矩為6，漏電故障為3，鉤掛故障為10，錨砸故障為3。計(jì)算各頻帶內(nèi)的能量、標(biāo)準(zhǔn)差及Shannon熵。按照尺度順序構(gòu)造特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。以短路故障為例，圖5分別為提取能量、標(biāo)準(zhǔn)差、Shannon熵的示意圖?？梢?，故障信號中所包含的信息大都集中在較低頻段，且構(gòu)造的3種特征向量有明顯差別，可根據(jù)需要選取合適的特征。

圖5　提取3種特征向量

（3）模式識別

針對電氣和機(jī)械故障，分別采用三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用提取的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并進(jìn)行輸入、輸出的歸一化處理，特征向量的維數(shù)為8維，由此確定每個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為8，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。設(shè)定輸出如下：短路故障（0，0，0，1）、漏電故障（0，0，1，0）、錨砸故障（0，1，0，0）、鉤掛故障（1，0，0，0）。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式式中，n、m分別為輸入/輸出神經(jīng)元數(shù)，a為1～ 10之間的常數(shù)，通過多次試驗(yàn)，電氣故障網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)取15，機(jī)械故障網(wǎng)絡(luò)取18，隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別設(shè)定為logsig和purelin，訓(xùn)練次數(shù)為1 000，最小均方誤差為1e-5，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)函數(shù)為learnglm，性能函數(shù)為mse，學(xué)習(xí)速率為0.01。

為了防止過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、變量數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，分別占故障總數(shù)據(jù)的70%、15%和15%。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，將測試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果如表1所示?？梢娫陔姎夤收显\斷中，標(biāo)準(zhǔn)差的識別準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于能量及Shannon熵；在機(jī)械故障診斷中，3種特征向量都能有效地完成故障種類的識別。

表1　識別準(zhǔn)確率

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于光纖傳感技術(shù)的光纖復(fù)合海底電纜故障診斷方法，所得結(jié)論如下：（1）運(yùn)用小波分解對故障信號進(jìn)行降噪處理可以有效地抑制噪聲造成的影響，提取出信號中的有用成分；（2）對故障信號進(jìn)行小波包分解后重構(gòu)提取的能量、標(biāo)準(zhǔn)差和Shannoon熵3種特征向量，均可在不同程度反映故障信息；（3）在海底電纜故障診斷中，采用標(biāo)準(zhǔn)差作為特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，診斷性能最佳。

［1]葉瑞召，李萬紅.基于小波包分解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷［J］.軸承，2012，（10）：53-56.

［2]孫潔娣，靳世久.基于小波包能量及高階譜的特征提取方法［J］.天津大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，43（6）：562-566.

［3]肖順根，宋萌萌.基于小波包能量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法［J］.機(jī)械強(qiáng)度，2014，36（3）：340-346.

［4]張北歐.基于小波包變換和Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷系統(tǒng)的研究 ［D］.武漢：武漢理工大學(xué)，2010.

［5]王紅君，劉冬生，岳有軍.基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法研究［J］.電氣傳動(dòng)，2010，40（3）：69-73.

［6]羅新，牛海清，胡日亮.基于小波包分解的XLPE配電電纜局部放電波形特征提取與識別 ［J］.高壓電器，2013，49（11）：110-116，122.

［7]孫世林，周會娟，孟洲.光纖布里淵分布式溫度應(yīng)變同時(shí)傳感研究進(jìn)展［J］.半導(dǎo)體光電，2013，34（1）：6-11，24.

［8]Niklès Marc，Thévenaz Luc，Robert Philippe A.Brillouin gain spectrum characterizationin in single-mode optical fibers［J］.Journal of Lightwave Technology，1997，15（10）：1842-1851.

［9]陳永，尹成群，呂安強(qiáng).光纖復(fù)合海底電纜故障檢測與診斷方法［J］.光通信研究，2014，（3）：56-59.

A Fault Diagnosis Method Forwavelet Packet and Neural Network-Based Submarine Cables

LüAn-qiang，LIU Zheng，YIN Cheng-qun，LI Yong-qian
（Department of Electronic and Communication Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China）

A new diagnosis method based on wavelet packet and neural network is proposed for the fault diagnosis of submarine cables.By this method，the fiber Brillouin frequency shifts in the cables are converted into temperature and strain data.The monitoring signals are first denoised by using the six-layer wavelet decomposition and the faulty data are decomposed and reconstructed by three-layer wavelet packet，and then such structural eigenvectors as energy，standard deviation and Shannon entropy are extracted and inputted to the Back Propagation（BP）neural network for training and testing.The experimental analysis shows that inputting the standard deviation as the eigenvector to the BP neural network is the optimum method for the fault diagnosis in submarine cables.

optical fiber composite submarine cable；fault diagnosis；wavelet packet；BP neural network

TN818

A

1005-8788（2016）02-0026-04

10.13756/j.gtxyj.2016.02.009

2015-08-15

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51407074，61377088）；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（E2015502053）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（2015ZD21）

呂安強(qiáng)（1979-），男，河北任丘人。講師，博士，主要研究方向?yàn)榉植际焦饫w傳感技術(shù)和智能電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測。