基于加速魯棒特征的含噪局部放電模式識別

李 澤 王 輝 錢 勇 黃 銳 崔其會

基于加速魯棒特征的含噪局部放電模式識別

李 澤1王 輝1錢 勇1黃 銳2崔其會2

（1. 上海交通大學(xué)電氣工程系 上海 200240 2. 國網(wǎng)山東省電力公司 濟南 250001）

由于變電站現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜多樣，實測的局部放電（PD）數(shù)據(jù)存在大量的干擾信號。為提高含噪PD類型識別準確度，提出一種基于加速魯棒特征（SURF）和改進支持向量機（BFO-SVM）的PD模式識別方法。首先，將單源PD數(shù)據(jù)與噪聲及干擾數(shù)據(jù)疊加形成染噪PD數(shù)據(jù)，并構(gòu)造脈沖序列分布（PRPS）模式；然后，利用SURF算法自動提取PRPS灰度圖像的特征點及特征描述符，結(jié)合詞袋模型思想和K-means聚類方法生成不同PD類型的視覺單詞頻率特征；最后，將提取的特征量輸入BFO-SVM分類器，并將該算法與基于灰度梯度共生矩陣（GLCM）的特征提取方法和傳統(tǒng)SVM優(yōu)化算法的識別效果進行對比。結(jié)果表明：該算法在高幅值白噪聲背景及典型干擾環(huán)境中具有較高的識別準確率及較強的抗干擾能力。研究結(jié)果可為現(xiàn)場PD檢測和識別提供參考。

局部放電 特征提取 加速魯棒特征 細菌覓食優(yōu)化算法 支持向量機

0 引言

局部放電（Partial Discharge, PD）是反映電氣設(shè)備絕緣劣化的重要征兆，不同放電類型在絕緣劣化機理、放電發(fā)展過程及危害性方面存在差異[1-3]。因此，及時有效地檢測和識別局放類型，對設(shè)備故障辨識和絕緣狀態(tài)評估具有重要意義[4-5]。

針對局部放電模式識別問題，通常先構(gòu)造合適的局放圖譜模式，然后從中提取特征參量形成特征庫，最后將特征矩陣輸入分類器中進行故障識別[6]。文獻[7]在實驗室環(huán)境模擬了四種典型放電模型并建立了特高頻圖譜庫，通過主成分分析和多分類相關(guān)向量機識別局放類型。文獻[8]提出采用基于二維Littlewood-Paley經(jīng)驗小波變換對局放統(tǒng)計譜圖做濾波處理，通過提取小波系數(shù)子圖的圖像特征，實現(xiàn)典型局放類型診斷。文獻[9]將局放信號處理成基于變分模態(tài)分解的Wigner Ville分布時頻譜圖，輸入堆疊稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。文獻[10]研究了稀疏表示分類器對局放缺陷類型的識別效果。然而當前對于局放模式識別的研究，主要采用無噪聲的實驗室數(shù)據(jù)，由于缺陷類型典型，且不存在外界干擾的影響，因此識別效果較好。但變電站的實際運行環(huán)境復(fù)雜多樣，現(xiàn)場實測的局放數(shù)據(jù)存在大量干擾信號，與在實驗室環(huán)境下檢測的典型信號存在差異，因此所提相關(guān)模式識別方法的效果有待進一步的驗證和討論[11]。

對于含噪局部放電信號的診斷方法大部分采用如下兩步實現(xiàn)：首先對混合信號進行降噪處理，得到“純凈”的脈沖信號；然后基于模式識別方法區(qū)分信號類別[12-13]。然而目前降噪技術(shù)并不完美，且業(yè)界沒有通用的降噪標準[14-16]。同時降噪步驟復(fù)雜繁瑣，耗費時間成本[17]。此外，考慮到現(xiàn)場局放檢測數(shù)據(jù)通常以圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式存儲，所以若能直接實現(xiàn)對含噪局放圖譜圖像的精準識別，將簡化識別過程，提高識別效率[18]。

在局部放電圖像特征提取環(huán)節(jié)，相比于傳統(tǒng)的顏色特征[19]、形狀特征[20]、紋理特征[8]等全局特征提取方法，局部特征提取算法具有良好的魯棒性和不變性，適用于圖像混疊和遮擋的情況。加速魯棒特征（Speeded Up Robust Features, SURF）是一種典型的局部特征描述子，該算法在尺度、旋轉(zhuǎn)、噪聲等影響因素下具有較強的穩(wěn)定性，同時其魯棒性及計算速度均具有明顯優(yōu)勢，適合于解決含噪局放信號的識別問題。因此，本文提出了一種基于SURF和改進支持向量機（Support Vector Machine, SVM）的局部放電模式識別方法，直接實現(xiàn)對含噪局部放電圖譜圖像的診斷。在單源局部放電數(shù)據(jù)中疊加不同幅值的白噪聲，生成多種信噪比的局部放電數(shù)據(jù)，并構(gòu)建PRPS（phase resolved pluse sequence）圖譜庫。提取圖像的SURF特征，采用Bag-of-features重新編碼提取的關(guān)鍵點和描述符，將特征輸入優(yōu)化的SVM分類器中進行識別。最后利用該識別算法對疊加典型干擾的局部放電數(shù)據(jù)進行分析，驗證其有效性及抗干擾能力。

1 局部放電數(shù)據(jù)采集和生成

1.1 單源局部放電數(shù)據(jù)

本文設(shè)計了四種典型的局放模型，即金屬尖端模型、懸浮電位模型、自由金屬微粒模型和固體絕緣氣隙模型。將設(shè)計的模型放置在氣體絕緣組合電器（Gas Insulated Switchgear, GIS）模擬器中進行局放實驗，使用特高頻傳感器采集典型缺陷的放電樣本各200例，每例樣本的時間長度為50個工頻周期。

金屬尖端模型、自由金屬微粒模型、懸浮電位模型和固體絕緣氣隙模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。四種典型絕緣缺陷的PRPS模式如圖2所示。

1.2 含噪局部放電數(shù)據(jù)的生成

現(xiàn)場局放檢測中的干擾源主要包括白噪聲、離散頻譜干擾和脈沖型干擾[21]。離散頻譜干擾具有窄帶頻率，可以輕松識別和消除[22]。因此本文主要研究白噪聲及典型脈沖型干擾對局部放電模式識別的影響。

為了模擬現(xiàn)場局放信號中可能存在的白噪聲，在四種局放類型樣本上疊加不同幅值的均值為零的高斯白噪聲，構(gòu)造不同信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的局放數(shù)據(jù)，SNR為

式中，()為無噪聲的局放信號；()為噪聲信號；為樣本數(shù)。本文設(shè)置了五種SNR的含噪信號，分別為1dB、-1dB、-4.8dB、-8.1dB和-10.5dB。

信噪比為-4.8dB的GIS典型絕緣缺陷PRPS譜圖如圖3所示。

圖3 含噪局部放電信號的PRPS譜圖

1.3 脈沖型干擾信號

1.2節(jié)通過數(shù)學(xué)仿真手段生成了含有白噪聲的局放PRPS譜圖。然而，通過純數(shù)學(xué)方法生成所有類型的干擾信號不現(xiàn)實，并且隨機生成的噪聲與實際環(huán)境干擾存在一定差距。因此，為了更好地模擬現(xiàn)場的實際干擾情況，評估不同干擾對局放類型識別的影響，本文在實驗室環(huán)境下獲取了60組典型的脈沖型干擾數(shù)據(jù)，包括：手機通信干擾、熒光燈干擾、雷達干擾等多種干擾源數(shù)據(jù)。部分典型的脈沖型干擾信號PRPS譜圖如圖4所示。

圖4 典型脈沖型干擾的PRPS譜圖

2 基于SURF的局部放電特征提取

2.1 SURF特征

SURF是一種局部特征檢測描述方法，具有速度快、魯棒性較好等優(yōu)點[23]。本文將SURF特征提取方法應(yīng)用于局部放電模式識別領(lǐng)域，具體步驟如下。

1）特征點提取

如圖5所示，將PRPS圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并保持灰度圖大小不變。用方框濾波器近似代替二階高斯濾波器，采用不同尺寸的方框濾波器與灰度圖像卷積，建立圖像金字塔，構(gòu)造尺度空間。

圖5 圖像金字塔

SURF特征點的提取采用精確度較高的Fast-Hessian檢測子。在圖像中的點處，尺度為的Hessian矩陣為

式中，L(,)、L(,)、L(,)為高斯二階偏導(dǎo)數(shù)在處與圖像的卷積。

為了提高運算速度，并且達到準確逼近高斯核函數(shù)的效果，H. Bay等[23]提出采用盒子濾波器的方法，分別用D、D、D近似表示圖像和高斯二階導(dǎo)數(shù)的卷積。因此Hessian矩陣的行列式值可近似表示為

為了確定圖像特征點的具體位置，在3×3×3大小的近鄰區(qū)域內(nèi)采取非極大抑制的原則，選擇Hessian矩陣行列式的最大值所在圖像和尺度空間位置作為特征點[24]。

2）確定主方向

以特征點為中心，以6(為特征點的尺度)為半徑，計算圓形區(qū)域內(nèi)各點在、方向上的Haar小波響應(yīng)，并根據(jù)各點與中心點的距離賦高斯權(quán)值，使靠近特征點的響應(yīng)貢獻大，而遠離特征點的響應(yīng)貢獻小。使用大小為π/3的滑動扇形窗口圍繞特征圓域區(qū)間旋轉(zhuǎn)，并將60°扇形區(qū)域中的所有Haar特征相加，得到一組方向向量。選擇圓域內(nèi)模值最大向量的方向作為該特征點的主方向。

該步驟是針對圖像存在旋轉(zhuǎn)及視角變換情況時進行的操作。由于本文的局部放電PRPS譜圖全部采用直立圖像且不存在視角變換，因此該步驟不影響本文的識別效果。

3）SURF特征點描述符

以特征點為中心，選擇一個20×20的正方形區(qū)域，結(jié)合H.Bay等[23]的實驗，并通過多組參數(shù)分析驗證，將該區(qū)域劃分為4×4子區(qū)域的效果最佳。然后分別計算每個子區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的4維特征向量={Σd, Σ|d|, Σd, Σ|d|}。在每一個特征點形成4×4×4=64維的描述向量。

2.2 BoF-SURF特征包

Bag-of-Features(BoF)是一種圖像檢索方法，借鑒了詞袋模型(Bag-of-Words, BoW)的文本分類思想，將圖像的特征向量集合當作圖像的詞袋。BoF就是基于詞袋和SURF特征統(tǒng)計出的特征頻率直方圖。BoF主要包括兩個步驟[25]：①構(gòu)建視覺詞典；②統(tǒng)計圖像特征頻率。

為了降低視覺詞典的特征維數(shù)，本文利用K-Means根據(jù)SURF提取的特征點描述向量之間的距離，將其聚類成類，作為視覺詞典中的基礎(chǔ)單詞。根據(jù)構(gòu)建的視覺詞典，統(tǒng)計每幅圖像SURF特征與視覺詞典特征點的相似度，得到不同PD類型的視覺單詞頻率直方圖如圖6所示。

由圖6可以看出，通過BoF-SURF特征包獲取的不同局放類型的視覺單詞頻率直方圖存在明顯差異。整合所有圖像的視覺特征頻率向量形成局放特征庫，將其輸入分類器中進行下一步分類識別。

3 BFO-SVM分類模型

3.1 支持向量機

支持向量機是一種能夠有效解決小樣本和非線性特征問題的數(shù)據(jù)分類方法，具有高泛化能力和避免陷入局部極小的優(yōu)點[26]。SVM本質(zhì)是一個線性分類器，其核心思想是將輸入空間映射到高維度的特征空間，尋找一個最優(yōu)超平面使樣本在特征空間內(nèi)線性可分。

定義超平面為

式中，為超平面的法向量；為偏移量。

為求得幾何間隔最大的超平面，將其轉(zhuǎn)換為一個凸二次規(guī)劃問題，即

增加拉格朗日乘子α，得到拉格朗日函數(shù)，即

根據(jù)強對偶關(guān)系和KKT條件產(chǎn)生原問題的對偶問題，并引入核函數(shù)(, x)，得到分類器的最終決策方程為

式中，上標*表示對應(yīng)變量的最優(yōu)值。

由于SVM算法是一個二分類分類器，而局部放電模式識別屬于多分類問題。因此需利用“一對一”或“一對多”的方法將多分類轉(zhuǎn)換為多個SVM二分類問題。

3.2 細菌覓食優(yōu)化算法

細菌覓食優(yōu)化（Bacterial Foraging Optimization, BFO）算法[27]是由K. M. Passion于2002年提出的一種模擬大腸桿菌覓食行為的仿生智能優(yōu)化算法。該算法具有跳出早熟收斂、避免局部極小且魯棒性強等優(yōu)點，適合解決SVM參數(shù)尋優(yōu)問題[28]。

BFO通過細菌特有的趨化、繁殖、遷徙行為實現(xiàn)位置更新和最優(yōu)解探索。

1）趨化操作

細菌的趨化運動方程為

菌群個體在覓食過程中通過相互間的引力和斥力達到聚集和分散的目的。細菌間聚集行為為

由于cc(())表示種群之間的影響值，因此在趨化循環(huán)中引入聚集操作后，第個細菌的適應(yīng)度值的表達式變?yōu)?/p>

當細菌的移動步長超過固定步長，游動停止。趨化運動完成，細菌進入繁殖操作。

2）繁殖操作

定義細菌的能量函數(shù)為

將細菌能量按從小到大的順序排列，淘汰能量值較小的一半細菌，同時復(fù)制能量值較大的一半細菌以維持種群規(guī)模不變。

3）遷徙操作

細菌以給定概率ed執(zhí)行遷徙。遷徙雖然破壞了趨化行為，但遷徙行為隨機生成的新個體可能更靠近全局最優(yōu)解，有利于細菌對全局最優(yōu)值的探索。

3.3 BFO優(yōu)化SVM步驟

SVM分類精度和性能主要受參數(shù)選擇的制約，參數(shù)直接關(guān)系到分類器最終學(xué)習(xí)能力及泛化能力。為進一步提高SVM的性能，本文基于高斯核函數(shù)，利用BFO算法實現(xiàn)SVM參數(shù)組合(,)最優(yōu)化。參數(shù)優(yōu)化的具體步驟如下：

1）對實驗樣本進行預(yù)處理

將數(shù)據(jù)集按一定比例分為訓(xùn)練集train、測試集test、驗證集validation，并對數(shù)據(jù)做歸一化處理。

2）初始化細菌覓食算法的相關(guān)參數(shù)

初始化細菌個數(shù)、細菌的前進步長s，趨化次數(shù)e、繁殖次數(shù)re、遷移次數(shù)ed、每次向前游動的最大步數(shù)、遷移概率、種群之間傳遞信號的影響值cc的四個參數(shù)。

3）初始化各細菌的位置(1,2)

利用式（12）初始化細菌位置。其中rand為均勻分布在[0 1]區(qū)間內(nèi)的隨機數(shù)。

4）計算細菌的適應(yīng)度值

以細菌為例，以其位置(c,)對應(yīng)數(shù)值作為SVM參數(shù)，使用train訓(xùn)練模型，validation驗證模型，并將識別的綜合錯誤率作為各細菌的適應(yīng)度值不斷迭代更新。

5）趨化操作

（2）定義靈敏度

（3）各細菌的游動步長采用自適應(yīng)游動步長，即

6）繁殖操作

對各細菌的適應(yīng)度值排序，適應(yīng)度值較差的一半細菌消亡，適應(yīng)度值較好的一半細菌繁殖再生。

7）遷移操作

生成一個隨機概率，將其與固定遷移概率ed比較，若小于ed就執(zhí)行遷移，否則保持原位置不變。

8）循環(huán)結(jié)束

輸出適應(yīng)度值最小的細菌對應(yīng)的和，作為最優(yōu)的SVM參數(shù)。

9）利用最優(yōu)SVM參數(shù)建立BFO-SVM模型。

4 實驗過程及結(jié)果分析

本文以Matlab R2018a為運行環(huán)境，以Libsvm 3.24為工具對樣本訓(xùn)練、驗證和測試。實驗流程如圖7所示。

圖7 基于SURF和BFO-SVM的局放類型識別流程

為了驗證本文算法在局部放電模式識別中的效果，在相同的實驗數(shù)據(jù)下，采用多種特征提取及分類識別的組合方法進行對比實驗。本文共用到如下幾種特征提取及分類方法：

1）特征提取方法：BoF-SURF特征、灰度梯度共生矩陣（Gray Level-gradient Co-occurrence Matrix, GLCM）。

2）不同智能算法優(yōu)化SVM：遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）優(yōu)化SVM、粒子群（Particle Swarm Optimization, PSO）算法優(yōu)化SVM、BFO優(yōu)化SVM。

四種不同組合方法編號見表1。

表1 不同特征提取及分類組合方法

Tab.1 Different combination methods of feature extraction and classification

4.1 含噪PD譜圖特征提取及分類

將1.2節(jié)構(gòu)造的五種SNR等級的含噪局放PRPS譜圖作為數(shù)據(jù)樣本，從中隨機挑選500組數(shù)據(jù)。其中280組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，100組作為驗證集，120組作為測試集。迭代次數(shù)為200次。分別計算不同SNR和不同算法對局放類型的識別效果。識別結(jié)果見表2和圖8。

表2 不同算法在不同SNR下的總體分類準確率

Tab.2 Classification accuracy of different algorithms under different SNR

圖8 不同信噪比下不同算法的識別準確率

SVM尋優(yōu)區(qū)間設(shè)置為2-6＜＜26，2-6＜＜26。BFO算法中的種群參數(shù)設(shè)置如下：種群規(guī)模=20，尋優(yōu)空間維度=2，e=20，re=5，ed=2，ed=0.25，1=0.1，1=0.2，2=10，2=0.1。

由表2和圖8可以看出，在保持PRPS圖像預(yù)處理方法及SVM參數(shù)尋優(yōu)迭代次數(shù)一致的情況下，本文所提算法識別率均明顯優(yōu)于其他算法。首先分析特征提取方法對分類結(jié)果的影響。在局放信號強度較大時，由于缺陷類型典型，不同的圖像提取方法的識別效果均達到97%以上，SURF特征提取方法的識別效果略有優(yōu)勢。隨著白噪聲幅值的增加，各算法整體識別準確率逐漸下降。由于典型局放數(shù)據(jù)中疊加了不同程度的干擾數(shù)據(jù)，產(chǎn)生信號的混疊和遮擋現(xiàn)象，而SURF作為一種魯棒性較強的局部特征點描述子，能較為精準地提取未混疊部分的局部特征，因此可在一定程度上解決目標遮擋問題，使分類準確率得到提升。對于SVM分類器優(yōu)化方面，本文BFO算法在趨化過程中采用自適應(yīng)步長，改善了固定步長對尋優(yōu)能力的局限，同時結(jié)合繁殖、遷徙的優(yōu)點，有效地避免細菌陷入局部極小值，增強了算法的魯棒性，使其能夠在有限的迭代次數(shù)內(nèi)尋得全局最優(yōu)解。在信噪比為-10.5dB時，本文算法依然能達到89.2%的準確率。上述結(jié)果表明，本文所提算法具有較強的抗干擾能力和類型識別能力。

4.2 抗干擾性能評估

實際局放信號檢測環(huán)境中存在多種噪聲干擾，為了進一步評估和驗證本文算法的性能，在單源局放數(shù)據(jù)中隨機疊加1.3節(jié)采集的典型干擾數(shù)據(jù)，形成染噪的局放數(shù)據(jù)，以模擬現(xiàn)場測試環(huán)境。局放信號與典型干擾信號的PRPS譜圖疊加方式如圖9所示。染噪局放信號的信噪比為-4dB。部分染噪局放PRPS譜圖如圖10所示。

圖10 部分染噪局放PRPS譜圖

隨機抽取400組染噪局放數(shù)據(jù)和40組實際干擾數(shù)據(jù)，生成含440組數(shù)據(jù)的樣本庫，其中160組作為訓(xùn)練集，60組作為驗證集，220組作為測試集。為了提高模型的抗干擾能力，將典型干擾數(shù)據(jù)單獨作為一類輸入分類器中。識別目標共包括五類，分別為金屬尖端放電、自由金屬微粒放電、懸浮電位放電、固體絕緣氣隙放電和干擾信號。不同算法的總體分類準確率對比結(jié)果見表3。

由表3可見，SURF算法能夠有效地提取出染噪局放數(shù)據(jù)的特征信息，其識別準確率明顯優(yōu)于GLCM特征提取方法。在分類器方面，相比于GA、PSO算法，通過BFO獲取的SVM最優(yōu)參數(shù)能更好地區(qū)分不同類別。綜上所述，本文算法具有較高的分類準確度和較強的抗干擾能力。本文所提算法的總體識別準確率較其他特征提取及分類方法提高了11%～14%。

表3 不同算法的總體分類準確度

Tab.3 Classification accuracy of different algorithms

5 結(jié)論

針對含噪局部放電信號的診斷問題，本文提出了一種基于SURF和BFO-SVM的局部放電模式識別方法。

1）SURF算法能夠有效提取含噪局部放電PRPS譜圖的特征信息，避免了傳統(tǒng)特征提取過程中繁瑣的模式構(gòu)造及降噪步驟。

2）采用BFO算法優(yōu)化SVM參數(shù)，同時在BFO的趨化操作中引入自適應(yīng)步長，避免細菌陷入局部極小值，提高了SVM分類準確率。

3）與其他圖像特征提取方法及傳統(tǒng)SVM優(yōu)化算法相比，本文算法在高幅值白噪聲背景及典型脈沖型干擾環(huán)境中具有較強的抗干擾能力及較好的識別效果，總體分類準確率較其他算法提高了11%～14%。

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Pattern Recognition of Partial Discharge in the Presence of Noise Based on Speeded up Robust Features

Li Ze1Wang Hui1Qian Yong1Huang Rui2Cui Qihui2

（1. Department of Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240 China 2. State Grid Shandong Electric Power Company Jinan 250001 China）

Due to the complex environmental impacts, the patrial discharge (PD) data obtained at substation always contain lots of noisy signals. To improve the accuracy of PD recognition, a PD pattern recognition method based on speeded up robust features (SURF) and improved support vector machine (BFO-SVM) is proposed. Contaminated PD data were made by fusing the pure PD data with noise and the phase resolved pulse sequence (PRPS) patterns were constructed. Then the SURF algorithm was used to extract the feature points and feature descriptors of the PRPS grayscale images automatically. After that, visual word frequency features of different PD types were generated by using bag-of-words and K-means clustering method. The features were input into the BFO-SVM classifier, and the recognition results were contrasted with those acquired from the gray gradient co-occurrence matric (GLCM) and the traditional SVM optimization algorithm. Results show that the algorithm has high recognition accuracy and strong anti-interference ability under high-amplitude white noise background and typical interference environment. The finding results can be used as reference for PD detection and identification on the spot.

Partial discharge, feature extraction, speeded up robust features(SURF), bacterial foraging optimization algorithm, support vector machine

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210018

TM85

國家自然科學(xué)基金資助項目（62075045）。

2021-01-07

2021-03-15

李 澤 女，1997年生，博士研究生，研究方向電力設(shè)備局部放電狀態(tài)監(jiān)測與智能化。E-mail：lize123@sjtu.edu.cn

王 輝 男，1982年生，博士，研究方向電力設(shè)備絕緣狀態(tài)診斷與在線監(jiān)測技術(shù)。E-mail：wanghui8203@sjtu.edu.cn（通信作者）

（編輯 赫蕾）