基于Hilbert-Huang變換的生物觸電電流檢測(cè)模型

關(guān)海鷗，李偉凱※，杜松懷，李春蘭，李 磊

（1. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319；2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083；3. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)械交通學(xué)院，烏魯木齊 830052）

基于Hilbert-Huang變換的生物觸電電流檢測(cè)模型

關(guān)海鷗1，李偉凱1※，杜松懷2，李春蘭3，李 磊1

（1. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319；2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083；3. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)械交通學(xué)院，烏魯木齊 830052）

為了檢測(cè)觸電時(shí)刻剩余電流中生物體觸電支路電流信號(hào)的難題，應(yīng)用Hilbert-Huang變換方法，確定了生物觸電時(shí)剩余電流的固有模態(tài)函數(shù)中相關(guān)系數(shù)最大的IMF分量的局部幅值達(dá)34.02 mA，且與原信號(hào)相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.99，同時(shí)剩余電流與觸電電流暫態(tài)過(guò)程頻譜特性具有相似變化規(guī)律。以此為基礎(chǔ)，應(yīng)用生物電流信號(hào)高頻IMF分量幅值的突變特征，作為觸電故障時(shí)刻確定判據(jù)，建立生物觸電故障時(shí)刻判定方法，實(shí)際數(shù)據(jù)的仿真處理正確率為94.17%；篩選剩余電流分解的相關(guān)性較高的有限個(gè)數(shù)的低頻固有模態(tài)IMF分量，應(yīng)用逐步多元線性回歸方法，提出基于剩余電流固有模態(tài)分量的生物觸電支路電流幅值檢測(cè)方法，仿真試驗(yàn)結(jié)果的平均相對(duì)誤差值 5.46%，具有良好的適應(yīng)性和實(shí)用性，為研發(fā)基于生物體觸電電流而動(dòng)作的剩余電流保護(hù)裝置提供參考。

電流檢測(cè)；模型；算法；生物觸電信號(hào)；Hilbert-Huang變換；暫態(tài)頻譜分析

0 引 言

剩余電流保護(hù)裝置（residual current operated protective device，RCD）在中國(guó)農(nóng)村低壓電網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用，對(duì)于防止觸電傷亡事故以及避免因漏電而引起的火災(zāi)事故具有非常重要的作用[1]。在剩余電流保護(hù)技術(shù)的硬件結(jié)構(gòu)和漏電電流檢測(cè)方面已進(jìn)行了大量突破性研究，但并未從根本上解決其正確投運(yùn)率較低的問(wèn)題[2-12]。生物體觸電故障時(shí)生物觸電信號(hào)的特性規(guī)律及檢測(cè)識(shí)別在國(guó)內(nèi)外尚無(wú)成熟技術(shù)方法和產(chǎn)品，無(wú)法滿足諸多復(fù)雜因素下電力系統(tǒng)更加安全可靠的新要求。目前HHT變換[13-14]方法已在電力系統(tǒng)檢測(cè)中成功應(yīng)用。李天云等[15-16]將諧波信號(hào)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，獲取一系列不同經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)函數(shù)，利用各IMF分量變換可得各次諧波的幅值、頻率及相位，實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)和諧波信號(hào)的準(zhǔn)確分析。Zhang等[17]應(yīng)用希爾伯特變換計(jì)算固有模態(tài)函數(shù)分量的瞬時(shí)幅值，可準(zhǔn)確獲取行波故障信號(hào)到達(dá)時(shí)間且定位精度滿足實(shí)際要求。Su等[18]將改進(jìn)希爾伯特黃變換應(yīng)用到船舶電力系統(tǒng)電能質(zhì)量檢測(cè)中，利用快速傅里葉變換解決了模態(tài)混疊問(wèn)題，通過(guò)復(fù)雜的諧波信號(hào)分解成為單次諧波分量，實(shí)現(xiàn)了時(shí)間振幅和頻率的準(zhǔn)確計(jì)算。文獻(xiàn)[19]通過(guò)局部均值分解提取了觸電故障電流信號(hào)的瞬時(shí)電氣參數(shù)。已應(yīng)用HHT變換方法對(duì)電力系統(tǒng)故障特征的有效提取及檢測(cè)，為實(shí)現(xiàn)生物觸電電流檢測(cè)提供了理論與技術(shù)可行性。其中文獻(xiàn)[20]以剩余電流固有模態(tài)能量特征為依據(jù)，有效識(shí)別了觸電故障類型，但未解決如何檢測(cè)觸電時(shí)刻并識(shí)別剩余電流中生物體觸電支路電流信號(hào)的難題。因此，本文開展基于Hilbert-Huang變換的生物觸電電流檢測(cè)模型的研究，將以生物體（動(dòng)物）觸電故障的剩余電流與觸電電流信號(hào)為研究對(duì)象，首先采用Hilbert-Huang變換方法，分析剩余電流和觸電電流暫態(tài)過(guò)程頻譜特性，其次利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解剩余電流暫態(tài)信號(hào)，獲取有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)，創(chuàng)新地提出基于剩余電流固有模態(tài)分量的生物觸電故障時(shí)刻及觸電支路電流幅值檢測(cè)方法。為研究與開發(fā)基于生物體觸電電流而動(dòng)作的剩余電流保護(hù)裝置提供參考，對(duì)保證低壓電網(wǎng)安全運(yùn)行具有重要意義。

1 Hilbert-Huang變換原理及算法步驟

Hilbert-Huang變換[21]是一種非線性非平穩(wěn)信號(hào)分析的新方法，其過(guò)程主要由 2部分組成：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（empirical mode decomposition，EMD） 和希爾伯特（Hilbert）譜分析。首先用 EMD將信號(hào)分解為一系列合理數(shù)目的固有模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）的線性和，然后對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行Hilbert變換得到Hilbert時(shí)頻譜圖來(lái)分析信號(hào)。

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）

EMD方法將信號(hào)分解為有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)之和，其中任何2個(gè)模態(tài)函數(shù)之間是相互獨(dú)立，且IMF滿足以下2個(gè)條件[22]：①在整個(gè)數(shù)據(jù)中，過(guò)零點(diǎn)數(shù)目與極值點(diǎn)（極大值或極小值）數(shù)目相等或至多相差為1；②信號(hào)上任意一點(diǎn)，由局部極大值構(gòu)成的上包絡(luò)線與由局部極小值構(gòu)成的下包絡(luò)線均值為0。根據(jù)固有模態(tài)函數(shù)IMF的定義，EMD分解信號(hào)的步驟如下[22]：

1）確定信號(hào)x(t)所具有的全部局部極值點(diǎn)，然后利用 3次樣條插值方法將所有的局部極大值點(diǎn)擬合為該信號(hào)的上包絡(luò)線v1(t)，通過(guò)局部極小值點(diǎn)擬合得到下包絡(luò)線v2(t)。

2）定義m1(t)為上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值(v1(t) +v2(t))/2，即可計(jì)算得到h1(t)

3）如果h1(t)滿足IMF的要求，那么h1(t)是x(t)的第1個(gè)分量，否則將h1(t)作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)式（1）和式（2），直到重復(fù)循環(huán)k次后，h1k(t)滿足IMF的要求，記為c1(t)為第1個(gè)滿足IMF條件的分量。

4）從原信號(hào)x(t)中分離出滿足IMF條件c1(t)分量，可得r1(t)。

將r1(t)作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)式（1）～式（4），重復(fù)n次可得到原信號(hào)x(t)的n個(gè)滿足IMF要求的分量。當(dāng)殘余分量rn(t)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)，且不能再?gòu)闹刑崛⌒路至繒r(shí)，分解結(jié)束。此時(shí)，給定原信號(hào)x(t)可以表示為

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過(guò)程中ci(t)包含了隨原信號(hào)從高頻到低頻不同頻率段的成分變化，殘余分量則表示了該信號(hào)的中心趨勢(shì)。

1.2 希爾伯特譜（Hilbert）

原信號(hào)x(t)經(jīng)EMD分解后，分別對(duì)每一個(gè)IMF分量ci(t)進(jìn)行Hilbert變換，計(jì)算得到其瞬時(shí)幅值、瞬時(shí)相位和瞬時(shí)頻率，算法過(guò)程如下：

對(duì)于每一個(gè)ci(n)(i=1,…,n)進(jìn)行Hilbert變換變換得

通過(guò)構(gòu)造一個(gè)解析信號(hào)ai(t)exp(jθ(t))，計(jì)算得到幅值函數(shù)的振幅ai(t)為

進(jìn)一步可提取出瞬時(shí)頻率

HHT能適用于非線性非平穩(wěn)信號(hào)的分析，可表示該信號(hào)能量在時(shí)間和頻率上分布規(guī)律。

2 生物觸電信號(hào)的頻譜分析

由于低壓電網(wǎng)中生物觸電故障時(shí)，剩余電流保護(hù)裝置普遍無(wú)法檢測(cè)觸電支路電流，因此通過(guò)研究剩余電流和觸電電流的時(shí)頻特性進(jìn)行分析，得到生物觸電信號(hào)在觸電過(guò)程中的特征變化規(guī)律。應(yīng)用Hilbert-Huang變換對(duì)生物觸電信號(hào)的每一個(gè)IMF的頻率和幅值都是時(shí)間的函數(shù)，對(duì)經(jīng)EMD分解后觸電信號(hào)的各IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，以此構(gòu)造了該觸電信號(hào)的Hilbert譜，進(jìn)而明確其在幅值-時(shí)間-頻率的三維時(shí)頻分布。

2.1 生物觸電原始數(shù)據(jù)

采用課題組設(shè)計(jì)的剩余電流保護(hù)裝置觸電物理試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)，試驗(yàn)原理詳見文獻(xiàn)[4]。通過(guò)故障錄波器獲得動(dòng)物觸電過(guò)程中電源電壓、剩余電流、動(dòng)物觸電電流波形，截取工頻 3個(gè)周期的信號(hào)波形，其中包括觸電前 1個(gè)周期，觸電后 2個(gè)周期，試驗(yàn)獲取生物觸電信號(hào)波形如圖1所示。

圖1 生物觸電試驗(yàn)數(shù)據(jù)Fig.1 Biological shock experimental data

圖1中橫坐標(biāo)為采樣點(diǎn)數(shù)（時(shí)間），共3個(gè)周期（600個(gè)點(diǎn)）；縱坐標(biāo)對(duì)應(yīng)采樣時(shí)刻的電氣回路相關(guān)電壓和電流的有效值。其中電流值為實(shí)際真實(shí)值 2倍，為研究生物觸電電流檢測(cè)方法提供原始數(shù)據(jù)。

2.2 生物觸電信號(hào)各IMF分量時(shí)頻譜分析

根據(jù)發(fā)生生物觸電故障時(shí)刻電源電壓的變化過(guò)程，分別選取電源電壓的 4種不同時(shí)刻觸電故障數(shù)據(jù)，即峰值時(shí)刻、過(guò)零點(diǎn)值時(shí)刻、谷值時(shí)刻和任意值時(shí)刻的樣本。按照Hilbert變換算法步驟，計(jì)算得到了相應(yīng)的Hilbert譜，分析生物觸電電流信號(hào)在各分量在不同時(shí)段的頻譜變化過(guò)程。其中電源電壓任意值時(shí)刻時(shí)，剩余電流各IMF分量幅值-時(shí)間-頻率如圖2所示。

圖2a中IMF1分量的頻率為剩余電流中的高頻分量，幅值極小且大多在0.2 mA以下；在觸電時(shí)刻出現(xiàn)了幅值稍大的頻率成分局部極值為 3.17 mA，且集中在 350～1 000 Hz。圖2b中IMF2分量頻率的范圍集中在500～1 500 Hz，該頻段信號(hào)在觸電時(shí)刻的幅值明顯地提高到2.542 mA，而在觸電后半周期幅值有所減小。圖 2c中IMF3分量與IMF2分量在觸電時(shí)刻的頻率變化規(guī)律趨勢(shì)相似，但分布曲線集中度更高。圖2d中IMF4分量的頻段在500 Hz以下，其范圍較前3個(gè)分量更加集中，在發(fā)生觸電時(shí)頻率和幅值均明顯增大，局部幅值達(dá)34.02 mA，且與剩余電流相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.99。圖2e中IMF5分量在整個(gè)時(shí)頻圖中均為100 Hz以下信號(hào)，其在觸電時(shí)幅值增大，與剩余電流相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.78。圖2f中r5（IMF6）殘余分量，其頻率與幅值均程遞減的趨勢(shì)，進(jìn)行在頻譜分析中忽略該分量的影響。

按照上述過(guò)程分解并獲取電源電壓任意值時(shí)，觸電支路電流信號(hào)各IMF分量幅值-時(shí)間-頻率如圖3所示。

圖2 剩余電流各IMF分量幅值-時(shí)間-頻率Fig.2 Amplitude-time-frequency of each residual current IMF component

圖3 觸電電流各IMF分量幅值-時(shí)間-頻率Fig.3 Amplitude-time-frequency of each shock current IMF component

圖3a中IMF1分量為觸電電流中的高頻分量，幅值均在0.01 mA以下，但觸電時(shí)分量幅值突增為3.31 mA，出現(xiàn)了極個(gè)別幅值稍大的頻率成分，但與剩余電流的有效值相比仍很小。圖3b中IMF2分量所代表頻率的范圍有所減小，主要集中在200～1 500 Hz，其中250 Hz附近幅值增大為3.89 mA。圖3c中IMF3分量的頻率范圍集中在250 Hz以下，在觸電時(shí)刻頻率與幅值增長(zhǎng)并隨后減小，半周期后達(dá)到穩(wěn)定，幅值局部最極大值為19.63 mA。圖3d中IMF4分量在整個(gè)時(shí)頻圖高度集中在50 Hz的工頻信號(hào)，其在觸電時(shí)刻幅值增大，其局部極大值為10.74 mA。圖3e, f中IMF5和r5分量的頻段主要為50 Hz以下頻率成分，r5頻率與幅值均程遞減的趨勢(shì)，由于其幅值極小可忽略該分量的影響。

根據(jù)以上分解結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別選取 4種典型數(shù)據(jù)樣本分解后剩余電流與觸電電流各IMF分量的幅值范圍，如表1所示。

表1 典型4種生物觸電信號(hào)的IMF分量幅值統(tǒng)計(jì)Table 1 IMF component amplitude statistics of four kinds of typical biological shock signalsmA

表1中將殘余分量歸屬為最后1個(gè)IMF分量，綜合比較可以發(fā)現(xiàn)：生物電流信號(hào)大部分可分解為5個(gè)IMF分量和1個(gè)殘余分量之和，約占樣本數(shù)的60.64%，相關(guān)系數(shù)最大的IMF分量，幅值變化范圍也較大，即該IMF分量電流幅值較大。4種典型數(shù)據(jù)樣本的剩余電流 IMF分量幅值較大的2個(gè)IMF均為IMF4與IMF5的幅值范圍各端點(diǎn)的平均值分別為（?23.33～24.61，?9.38～9.45）、（?10.43～10.33，?4.75～4.59）、（?11.87～11.28，?3.26～3.13）、（?7.67～7.76，?2.30～2.45），而殘差分量相關(guān)性系數(shù)為0.19的微相關(guān)性。因此，在實(shí)際信號(hào)處理過(guò)程中可將其分解終止條件設(shè)定為5次分解，并利用IMF1或IMF2兩個(gè)高頻分量的突變特征作為生物觸電故障時(shí)刻確定方法，利用IMF分量中各幅值占有率和相關(guān)性系數(shù)較高分量建立提取觸電支路電流幅值檢測(cè)方法。

3 基于Hilbert-Huang變換的生物觸電電流檢測(cè)

低壓電網(wǎng)發(fā)生生物故障時(shí)剩余電流保護(hù)裝置所檢測(cè)的剩余電流為較弱信號(hào)，應(yīng)用Hilbert-Huang變換的IMF分量特性，可一定程度上體現(xiàn)蘊(yùn)含著有關(guān)運(yùn)行狀態(tài)和故障的豐富信息。本文提出基于Hilbert-Huang變換的生物觸電故障檢測(cè)算法步驟為：①應(yīng)用Hilbert-Huang變換計(jì)算生物電流信號(hào)高頻分量幅值的突變特征，作為觸電故障時(shí)刻確定判據(jù)②選取經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解生物觸電信號(hào)中，幅值占有率和相關(guān)性系數(shù)較高固有模態(tài)各IMF分量，以此為基礎(chǔ)向量重構(gòu)并提取觸電支路電流幅值。

3.1 生物觸電故障時(shí)刻判定方法

生物觸電電流幅值較小，暫態(tài)過(guò)程的特征無(wú)明顯差異且現(xiàn)象復(fù)雜，暫態(tài)過(guò)程進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)間長(zhǎng)短各異，這給故障時(shí)刻定位帶來(lái)了困難。本研究提出將剩余電信號(hào)高頻分量 IMF1的突變量，作為觸電故障時(shí)刻檢測(cè)基礎(chǔ)，從而自動(dòng)識(shí)別故障時(shí)刻并定位計(jì)算，其具體流程和判據(jù)如下。

剩余電流經(jīng)EMD分解后，高頻IMF分量c1(t)的第i個(gè)采樣信號(hào)為c1(i)，i=1,…,3T，T是采樣周期，且點(diǎn)數(shù)為N，將3T周期內(nèi)IMF1分量的信號(hào)歸一化值1()c i′為

那么1()c i′的幅值突變量1()c i′Δ 為

則第T周期突變量的歸一化幅值累積之和為

假設(shè)δ正常數(shù)，則定義觸電故障時(shí)刻判據(jù)為

式中K為判據(jù)閾值，函數(shù)值為 1表示發(fā)生觸電故障，否則表示無(wú)故障。具體過(guò)程可依據(jù)公式（10）中sgn(T)的數(shù)值判定是否發(fā)生生物觸電故障，若sgn(T)=1可由公式（9）搜索出發(fā)生所在采樣周期T，并且在式（8）的計(jì)算中確定max(所在位置，使其與周期采樣點(diǎn)數(shù)N之和作為觸電時(shí)刻，進(jìn)而完成故障時(shí)刻的自動(dòng)判定。隨機(jī)選取4種典型生物觸電信號(hào)的原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用上述方法對(duì)EMD分級(jí)后的剩余電流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用式（7）～式（9）可以求得IMF分量c1(t)的幅值變化值過(guò)程。

3.2 提取觸電支路生物電流信號(hào)方法

生物觸電支路電流是較弱信號(hào)，從剩余電流中提取觸電電流的波形，解決生物體觸電電流信號(hào)檢測(cè)的問(wèn)題。應(yīng)用多元線性回歸分析方法[23-25]，選取有限的固有模態(tài)各IMF分量（通過(guò)分解剩余電信號(hào)低頻分量中與其相關(guān)性較高），以此為基礎(chǔ)向量重構(gòu)并提取觸電支路電流幅值。建立從剩余電流中提取觸電電流的波形的多元線性回歸方法如下：

假如剩余電流分解成n個(gè)IMF分量為x，觸電電流y，利用m組試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立多元回歸模型為

根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論多元逐步回歸的數(shù)學(xué)模型[26-27]通過(guò)試驗(yàn)觸電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，可得相應(yīng)的結(jié)構(gòu)矩陣X為

系數(shù)矩陣A為

式中右下角是m階對(duì)稱方陣可記為L(zhǎng)，且元素滿足則計(jì)算多元回歸系數(shù)矩陣B為

式中L-1是對(duì)稱方陣L逆矩陣，回歸系數(shù)b0與b1,b2,…,bn無(wú)關(guān)而且使求逆矩陣的運(yùn)算降低一階。根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論多元逐步回歸分析的基本步驟[28]可完成多元線性回歸模型。

研究中選擇120組實(shí)測(cè)信號(hào)，其中的100組用于求解多元逐步回歸模型系數(shù)，其余20組用于測(cè)試。將剩余電流經(jīng)Hilbert-Huang變換后，與其相關(guān)性數(shù)最大IMF分量，以及該分量上下2個(gè)IMF作為多元回歸因子，將對(duì)應(yīng)同組的觸電電流作為回歸目標(biāo)，同時(shí)選取生物觸電時(shí)刻后 2個(gè)周期（400）數(shù)據(jù)作為樣本長(zhǎng)度。利用多元逐步回歸模型，從待測(cè)數(shù)據(jù)的剩余電流中識(shí)別出觸電電流幅值。

3.3 結(jié)果與分析

圖 4中當(dāng)發(fā)生生物體直接觸電故障時(shí)實(shí)測(cè)剩余電流信號(hào)的IMF1分量，其無(wú)量綱幅度（歸一化）的突變量均在0～0.55之間，其采樣周期內(nèi)突變量幅度之和在1.84～14.19之間，相鄰周期突變比例在 1.53～4.62之間，因此統(tǒng)計(jì)選取判據(jù)閾值K為1.5，即可判定是否發(fā)生生物觸電故障。由于IMF1突增量在第2個(gè)T周期，在此周期內(nèi)確定電源電壓在 4種典型觸電時(shí)刻的突增量最大值坐標(biāo)為：（284, 0.49）、（232, 0.55）、（331,0.49）及（379, 0.54），由此確定觸電時(shí)刻分別為：484、432、531、579處，實(shí)際觸電時(shí)刻為：484、434、531、579。隨機(jī)選擇120組實(shí)測(cè)信號(hào)，在電源電壓的峰值時(shí)刻、過(guò)零點(diǎn)時(shí)刻、谷值時(shí)刻和任意時(shí)刻，通過(guò)該方法進(jìn)行仿真測(cè)試的結(jié)果中有 7組數(shù)據(jù)出現(xiàn)了錯(cuò)誤診斷觸電故障，實(shí)際數(shù)據(jù)的仿真處理正確率為 94.17%。亦可調(diào)整相鄰周期內(nèi)的突變特征的比例K為更適當(dāng)值，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確判定觸電故障時(shí)刻。

利用多元逐步回歸模型，從待測(cè)數(shù)據(jù)的剩余電流中識(shí)別出觸電電流幅值見圖5。從識(shí)別結(jié)果上看，從剩余電流各 IMF分量中重構(gòu)提取的觸電支路電流幅值的絕對(duì)值范圍為 0～9.32 mA，各組數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差值為3.53%～10.45%之間，平均相對(duì)誤差值5.46%，平均預(yù)測(cè)時(shí)間為0.005 285 s，仿真結(jié)果可以得知多元逐步回歸模型相對(duì)檢測(cè)誤差分散性較小且運(yùn)行速度快，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單穩(wěn)定，便于剩余電流保護(hù)裝置的硬件實(shí)現(xiàn)，具有較好的泛化性和穩(wěn)定性，能夠滿足工程實(shí)際需要。

圖4 4種典型信號(hào)突增量變換過(guò)程Fig.4 Incremental transformation process of four typical signals

圖5 生物觸電信號(hào)識(shí)別效果Fig.5 Biological electric shock signal recognition effect

4 結(jié) 論

本文以生物體觸電故障的剩余電流與觸電電流信號(hào)為研究對(duì)象，分析了生物觸電信號(hào)的暫態(tài)過(guò)程的頻譜成分及規(guī)律，創(chuàng)新地提出基于Hilbert-Huang變換的生物觸電故障時(shí)刻及觸電支路電流幅值檢測(cè)方法。為研發(fā)新一代基于生物體觸電電流而動(dòng)作的剩余電流保護(hù)裝置提供重要技術(shù)參考價(jià)值。

1）應(yīng)用Hilbert-Huang變換方法，明確了剩余電流和觸電電流暫態(tài)過(guò)程頻譜特性具有相似變化規(guī)律，在發(fā)生觸電時(shí)相關(guān)系數(shù)最大的 IMF分量的局部幅值達(dá)34.02 mA，且與剩余電流相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.99的顯著性。

2）應(yīng)用生物電流信號(hào)高頻 IMF分量幅值的突變特征，作為觸電故障時(shí)刻確定判據(jù)，建立生物觸電故障時(shí)刻判定方法，實(shí)際數(shù)據(jù)的仿真處理正確率為94.17%，準(zhǔn)確判定了觸電故障時(shí)刻。

3）將剩余電流進(jìn)行EMD分解后，選取與其相關(guān)性較高的有限個(gè)固有模態(tài)IMF分量，應(yīng)用逐步多元線性回歸方法，重構(gòu)并提取觸電支路電流幅值，提出了基于Hilbert-Huang變換的生物觸電支路電流幅值檢測(cè)方法，仿真試驗(yàn)結(jié)果的平均相對(duì)誤差值5.46%，具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

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Detection model of biological electric shock current based on Hilbert-Huang transform

Guan Haiou1, Li Weikai1※, Du Songhuai2, Li Chunlan3, Li Lei1
(1.College of Information Technology, Heilongjiang Bayi Agricultural University,Daqing163319, China;2.College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University,Beijing100083,China;3.College of Mechanical and Traffic,Xinjiang Agricultural University,Urumqi830052,China)

The extensive application of residual current protection device in rural low-voltage power grid plays an important role to avoid electric shock casualties and fire accident caused by the leakage. Malfunction and failure action often occur in online residual current protection device due to the irrelevant between the setting value of action current and electric shock current of organism. Many researchers conducted a number of breakthrough research on detection of leakage current and hardware architectures of residual current protection technology, which improved the technology performance of residual current operated protective device to some extent, but it could not overcome the low efficiency of correct delivery rate. There were no mature technology and products at home and abroad on detection and characteristics of the law for biological shock signal when the organism was in electrical shock, which could not meet the need of reliable power system under many complicated factors. In this paper, detection model of biological electric shock current was researched based on Hilbert-Huang transformation. Therefore, aiming at how to detect electric shock time and recognize current signal of the biological electric shock branch in residual current, residual current and electric current signal of organism electric shock were set for example,Hilbert-Huang transformation method was used to determine local amplitude of the IMF component with the largest correlation coefficient in the natural modal function of residual current when biological shock occurred, this local amplitude was 34.02 mA, which reached 0.99 correlation coefficient with the original signal, meanwhile, there was a similar law of changes of spectral characteristics between residual current and electric shock current transient process. Biological current signal were consisted of 5 IMF components and one residual component, which accounted for 60.64% of total samples. The IMF component with the biggest correlation coefficient has much bigger variation range of amplitude. In actual signal processing, mutations of high frequency IMF could be used to determine the biological shock time, and IMF component with high amplitude share and correlation coefficient could be used to extract current amplitude of electric shock branch. Hence, in this study, based on those results above, firstly, mutation characteristics of high frequency IMF component amplitude in biological current signal could be used as a criterion and judgment method for electric shock time, which could automatically identify the moment of failure and locate the calculation. Simulation of the actual data processing accuracy was 94.17%.Moreover, low frequency natural modal IMF component was extracted from residual current decomposition, which should be higher relevance and limited quantity. At last, method was established for detecting current amplitude of biological shock branch based on natural mode component of residual current through application of stepwise multiple linear regression method.Simulation result shows that the average relative error is 5.46%，which indicates that the method proposed in this paper has good potential rapid technique for developing a new generation-residual current protection device based on biological electric shock current and plays an important role to avoid personal electric shock casualties and electrical fire in as well as safe operation low voltage power grid.

electric current measurement; models; algorithms; biological electric shock signal; Hilbert-Huang transform;transient spectrum analysis

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.028

TM77

A

1002-6819(2017)-14-0202-08

關(guān)海鷗，李偉凱，杜松懷，李春蘭，李 磊. 基于Hilbert-Huang變換的生物觸電電流檢測(cè)模型[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(14)：202－209.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.028 http://www.tcsae.org

Guan Haiou, Li Weikai, Du Songhuai, Li Chunlan, Li Lei. Detection model of biological electric shock current based on Hilbert-Huang transform[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017,33(14): 202－209. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.028 http://www.tcsae.org

2017-03-31

2017-06-20

中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2016M591559）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51177165，51467021）

關(guān)海鷗，男，副教授，黑龍江五常人，博士后，主要研究農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化。大慶 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，163319。

Email：gho123@163.com

※通信作者：李偉凱，男，教授，黑龍江大慶人，博士生導(dǎo)師，主要研究農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化。大慶 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)，163319。

Email：bynd@263.net.cn