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    導(dǎo)線-防振錘損傷特征提取與結(jié)構(gòu)健康診斷方法

    2023-11-07 07:09:56趙隆封國澤蘆旭東陳子良
    廣東電力 2023年9期
    關(guān)鍵詞:特征參數(shù)頻域導(dǎo)線

    趙隆,封國澤,蘆旭東,陳子良

    (1. 西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院,陜西 西安 710048;2.國網(wǎng)甘肅省電力公司定西供電公司,甘肅 定西 743000;3. 國網(wǎng)湖南省電力有限公司湘潭供電公司,湖南 湘潭 411102)

    輸電線路作為調(diào)和我國電力能源分布和區(qū)域供電需求差異的重要手段,其安全性與穩(wěn)定性至關(guān)重要[1],但特殊的運行環(huán)境很容易使其受到風(fēng)致振動影響,繼而發(fā)生斷股、斷線等事故[2-3]。防振錘能夠吸收并轉(zhuǎn)移風(fēng)致振動能量,削弱導(dǎo)線周期性諧振,是輸電線路重要的防護(hù)金具[4]。但防振錘長期暴露在自然界中,同樣易受風(fēng)振和環(huán)境激勵作用,造成結(jié)構(gòu)損傷,極大地影響其防振特性[5]。

    近年來,為了減少人工巡視防振錘安全水平的工作量,國內(nèi)外學(xué)者提出了一系列防振錘檢測方法,例如運用直升機巡檢防振錘損傷,但該方法的巡檢效率和精度不夠高[6]。鑒于此,基于機器視覺技術(shù)的機器人巡檢技術(shù)應(yīng)運而生,它將巡檢到的圖像與支持向量機(support vector machine,SVM)相結(jié)合,用以辨識防振錘損傷[7],然而巡檢機器人在穿越跨度、穿越金具過程中頗受影響,限制了其推廣應(yīng)用。為解決該因素的影響,研究人員利用無人機巡檢防振錘,但該方法依賴于模型精度與圖像質(zhì)量[8]?;谏鲜鎏剿?,一些學(xué)者聚焦于將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于防振錘損傷檢測領(lǐng)域,構(gòu)建了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識防振錘損傷的方法;但該方法在模型參數(shù)選取時存在主觀因素,忽略了部分防振錘原有的結(jié)構(gòu)特征[9]。以上這些探究均是基于圖像識別技術(shù)來巡檢防振錘損傷,該技術(shù)局限于無人機巡檢效率和攝像頭安裝位置,且依賴于圖像質(zhì)量、背景環(huán)境、地形、天氣等多重條件,導(dǎo)致無法實時檢測到防振錘的整體結(jié)構(gòu)狀況,無法得以廣泛推廣。O.Barry等人從振動控制學(xué)角度出發(fā),引入雙梁理論建模分析斯托克橋防振錘的單導(dǎo)線動力,得到了防振錘特性和安裝位置對結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響。雖然此研究針對的是斯托克橋型防振錘,但為本文的研究奠定了基礎(chǔ)[10]。導(dǎo)線-防振錘構(gòu)建的耦合體系具備整體性,導(dǎo)線振動特性變化會響應(yīng)防振錘結(jié)構(gòu)的健康狀況[11],所以從導(dǎo)線振動信號中提取表征防振錘損傷的特征參數(shù),對實現(xiàn)防振錘結(jié)構(gòu)的健康實時檢測具有實際工程意義。

    導(dǎo)線會受自然環(huán)境因素的影響發(fā)生非線性非平穩(wěn)振動現(xiàn)象,這是基于振動信號辨識防振錘結(jié)構(gòu)損傷的難點。鑒于此,對時變環(huán)境激勵作用下防振錘損傷特征的提取就很難采用傳統(tǒng)信號處理方法[12]。近年來已有許多先進(jìn)的信號處理方法用來處理此類信號,如變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、希爾伯特-黃變換、經(jīng)驗小波變換等方法[13-15]。但經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解處理信號時易發(fā)生模態(tài)混疊[16],希爾伯特-黃變換方法對噪聲和突變信號的處理效果不佳[17]。文獻(xiàn)[18]對比了不同類型信號分解技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域的性能,表明VMD既可以克服信號分解過程中的模態(tài)混疊,對噪聲和干擾也具有魯棒性,具有可行性。文獻(xiàn)[19]比較了VMD和經(jīng)驗小波變換在電力質(zhì)量擾動分類中的性能,驗證了VMD在特征提取方面的優(yōu)勢。根據(jù)以上分析,VMD在處理非線性振動信號及損傷特征提取方面具有明顯優(yōu)越性,本文將其引入處理導(dǎo)線振動信號中,并通過振動特性的變化辨識防振錘損傷狀況。

    1 導(dǎo)線-防振錘損傷診斷方法

    1.1 損傷特征提取

    導(dǎo)線振動類似于梁結(jié)構(gòu)的振動,設(shè)其水平張力為T,抗彎剛度為EI,可將其分解為多個微元,如圖1所示。其中1個微元的振動方程為y(x,t)=Asinφ(t+x/vs),通過導(dǎo)線振動方程可以得到導(dǎo)線-防振錘振動的能量密度方程[20-21]。由圖1可以看出防振錘損傷后質(zhì)量的改變會傳遞至導(dǎo)線振動能量,并且振動的實際能量成分會隨著損傷程度的不同產(chǎn)生很大差異,這就導(dǎo)致振動能量密度分布必然不同。同時也表明能量是表征防振錘結(jié)構(gòu)損傷的有力指標(biāo),而能量熵可以表征信號的規(guī)律程度,即信號在導(dǎo)線各振動分量時-頻域的能量密度分布情況,故可作為防振錘損傷的特征參數(shù),用來量化振動分量中含有的損傷特征。

    圖1 導(dǎo)線-防振錘運動方程和能量方程Fig.1 Motion and energy equations of the conductor-anti-vibration hammer

    由于防振錘不同程度的損傷會造成導(dǎo)線振動能量熵的差異,可以通過計算導(dǎo)線振動的熵值提取防振錘損傷特征,由此診斷防振錘結(jié)構(gòu)損傷狀況。

    a)所有導(dǎo)線振動分量能量計算為[22]

    (1)

    式中:Ei為第i階振動分量的能量;zi(t)為第i階振動分量在t時刻的幅值;n為振動信號的采樣點數(shù)。

    (2)

    式中Q為i階振動分量能量之和。

    b)導(dǎo)線每階振動分量都得到1個時-頻域的能量熵,其計算式為[23]

    H=-Pilg(Pi).

    (3)

    3)將時-頻域熵值組合構(gòu)建防振錘損傷特征集d,

    d={HK1,HF1,HK2,HF2,…,HKi,HFi}.

    (4)

    式中:HKi為第i階振動分量的時域能量熵;HFi為第i階振動分量的頻域能量熵。HKi、HFi為一對特征值。

    1.2 損傷診斷策略

    綜上所述,對于時變環(huán)境激勵作用下的導(dǎo)線-防振錘耦合體系,本文提出一種提取損傷特征診斷防振錘結(jié)構(gòu)健康的策略,如圖2所示。該策略建立了以特征參數(shù)表征防振錘損傷的模型,其本質(zhì)上是對提取到的特征參數(shù)進(jìn)行辨識預(yù)測并分類的過程,通常此過程分為2步:①分解導(dǎo)線振動信號并對其分量集合提取時-頻域損傷特征參數(shù);②防振錘結(jié)構(gòu)健康狀況診斷。

    N—完好;LE—左端缺損;RI—右端缺損;ALL—兩端缺損。圖2 防振錘結(jié)構(gòu)損傷診斷策略Fig.2 Anti-vibration hammer structure damage diagnosis strategy

    2 實驗分析

    2.1 試驗平臺

    為了驗證本文所提方法在時變環(huán)境激勵作用下的性能,搭建導(dǎo)線-防振錘振動模擬試驗平臺,如圖3所示。該試驗平臺由工控機、功率放大儀、電動振動臺、緊線器、緊線板、加速度傳感器、FD-2型防振錘、LGJ-95/15鋼芯鋁絞線和數(shù)據(jù)采集卡組成。防振錘部署于導(dǎo)線振動波的波腹處,用于抑制導(dǎo)線振動。導(dǎo)線通過緊固件固定兩端確保拉力為恒定值,檔距為10 m。加速度傳感器A-01垂直部署在振動臺的臺面上,用于測量振動臺的輸入激勵。由于導(dǎo)線振動包含多階振動分量,導(dǎo)線上部署3個加速度傳感器(量程范圍為±100g,g=9.8 m/s2,頻率范圍為0.5~10 kHz)采集3個位置的實際振動響應(yīng)信號。加速度傳感器A-02、A-03、A-04依次垂直部署在距振動臺89 cm、導(dǎo)線正中間和距緊線板89 cm位置,用于測量導(dǎo)線振動響應(yīng)信號。采集到數(shù)據(jù)后發(fā)送至由計算機和采集數(shù)據(jù)卡組成的動態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),然后將采集信號分解為多階振動分量,并通過1.1節(jié)式(3)得到防振錘損傷特征參數(shù)。

    圖3 導(dǎo)線-防振錘振動模擬試驗平臺Fig.3 Conductor-anti-vibration hammer vibration simulation test platform

    本振動試驗擬通過掃頻方式進(jìn)行,采用恒定加速度法,保持振動臺的加速度為1g,掃頻范圍為5~100 Hz。掃頻模式下,導(dǎo)線頻率在5~100 Hz之間波動,先從5 Hz上升到100 Hz,再從100 Hz返回5 Hz。通過工控機設(shè)置的導(dǎo)線振動正弦掃頻參數(shù)見表1。

    表1 正弦掃頻參數(shù)和采樣頻率Tab.1 Sine sweep parameters and sampling frequency

    試驗中導(dǎo)線的振動過程類似兩端受張力的梁的橫向振動,故可以得到導(dǎo)線-防振錘耦合體系的振動微分方程如下:

    δ(xf-xv)fd(t).

    (5)

    式中:fvi為振動臺的激振力;fd(t)為防振錘t時刻的作用力;xv為防振錘移動v個單位的距離;狄拉克函數(shù)δ(xf-xv)表示防振錘對導(dǎo)線的作用力。

    從式(5)可以看出,防振錘安裝位置直接關(guān)系到其防振效果,本文選擇將防振錘安裝在振動波的波腹點附近,這樣防振錘甩動幅度最大,消耗振動能量也最多。選擇防振錘為損傷金具,通過改變其損傷類型,模擬4種結(jié)構(gòu)類型(完好、左端缺損、右端缺損、兩端缺損),如圖4所示。本文通過分析導(dǎo)線振動特性辨識防振錘結(jié)構(gòu)損傷狀況。

    圖4 4種防振錘類型Fig.4 Four types of anti-vibration hammers

    表2給出防振錘4種類型的固有屬性參數(shù)(NHh為錘頭缺損個數(shù),MVd為質(zhì)量,LVd為水平方向長度,LHh為所有錘頭長度,SD為損傷截面面積),其中鋼絞線規(guī)格為鋼芯數(shù)量/鋼芯直徑,直徑單位為mm2。采集防振錘每種損傷類型20組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)采樣周期300 s,采樣頻率500 Hz,采樣點15 000個。此外可以注意到,導(dǎo)線的振動和能量密度分布均與抗彎剛度、水平張力、單位質(zhì)量及防振錘固有屬性有關(guān),考慮到這些因素對導(dǎo)線振動特性的影響,多次試驗均在相同試驗條件、相同輸入激勵下進(jìn)行,以研究其損傷對導(dǎo)線振動特性的影響。

    表2 防振錘4種類型參數(shù)Tab.2 Parameters of four types of anti-vibration hammers

    2.2 振動信號分析

    對采集到的試驗數(shù)據(jù),剔除與理想值誤差較大的數(shù)據(jù),得到導(dǎo)線振動信號的時程波形如圖5所示。防振錘4種類型〔圖5(a)—(d)〕波形依次是加速度傳感器A-01、A-02、A-03、A-04采集到導(dǎo)線振動時程曲線。在導(dǎo)線振動過程中,導(dǎo)線并非呈1個半波的形式,有可能是多個半波,而半波的數(shù)量和位置并不確定。

    圖5 導(dǎo)線振動時程波形Fig.5 Time course waveforms of conductor vibration

    從圖5可以看出,隨著振動激勵信號頻率的增加,傳感器采集到的振動加速度在時域信號內(nèi)出現(xiàn)了如圖5(a)所示的峰值,但在半波數(shù)量不確定情況下,傳感器安裝位置有可能在半波的波峰或者波節(jié)點附近。在波節(jié)點附近,導(dǎo)線的振動幅值相對較小,而在波峰附近,幅值相對較大。從圖5(a)還可以看出:在91.2 s時傳感器A-03可能恰好處在離波峰較近的位置,所以其測量值振幅較大,而傳感器A-02和A-04可能在波節(jié)點附近,測量值振幅較小。在頻率較高時,傳感器A-03在遠(yuǎn)離波峰的位置,而傳感器A-02和A-04離波峰較近,采集到的導(dǎo)線振幅大于傳感器A-03采集到的振幅。

    加速度傳感器A-01采集到的是振動臺的振動波形圖,用以實時反饋輸入激勵的準(zhǔn)確性。從圖5(a)中A-01采集到的波形可以看出,振動臺的振動激勵波動幅度并不大,基本都在設(shè)定的1g范圍內(nèi)波動,說明此試驗的輸入激勵與理想輸入狀態(tài)相符。圖5(b)—(d)依次為傳感器A-02、A-03、A-04在防振錘損傷時測得的導(dǎo)線振動時程波形,可以看出,防振錘損傷時導(dǎo)線的振動幅值普遍高于完好時的幅值。這表明防振錘損傷時,對導(dǎo)線振動的抑制作用會下降,使得導(dǎo)線響應(yīng)更高的振幅,增大導(dǎo)線的振動幅值。

    從圖5可知導(dǎo)線振動信號的時域波形復(fù)雜,表現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特性,很難直接用于區(qū)分防振錘損傷類型,需要對導(dǎo)線振動信號進(jìn)行預(yù)處理,再提取防振錘損傷特征,本文采用VMD方法分解導(dǎo)線振動信號。

    2.3 分解結(jié)果分析

    2.3.1 分解參數(shù)選取

    根據(jù)分解步驟,需要先預(yù)設(shè)尺度數(shù)K和二次懲罰因子α,且最終的振動分解效果取決于這2個參數(shù)取值。若K取值過小,會導(dǎo)致導(dǎo)線振動信號部分分量缺失;若K取值過大,則會對導(dǎo)線振動信號過分解。參數(shù)α的取值與振動分量帶寬成反比。本試驗在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段經(jīng)多次分解得出最優(yōu)參數(shù):K=7,α=1 600。圖6所示為防振錘完好時傳感器A-02采集的導(dǎo)線振動信號分解波形,其中IMF1—IMF7表示本征模態(tài)函數(shù)7個分量。從圖6可以看出,各階振動分量沒有明顯的欠分解和過分解現(xiàn)象,說明參數(shù)選取合適。

    圖6 防振錘完好時域波形Fig.6 Anti-vibration hammer intact time domain waveforms

    2.3.2 分解信號尋優(yōu)

    為使分解到的振動分量更能有效表征防振錘損傷特征,本文引入Pearson相關(guān)系數(shù)來選取分量中符合原始信號振動機制的特征分量,并對其重構(gòu)。取防振錘完好和左端缺損類型分析,圖7所示為各階振動分量與原始振動信號的相關(guān)系數(shù)。圖7中“#”表示防振錘左端缺損。相關(guān)系數(shù)值越大,分解的振動分量更能表征防振錘損傷特征。隨著分解振動分量增大,相關(guān)性呈現(xiàn)出減小的趨勢,第七階振動分量的相關(guān)系數(shù)均小于0.4,該振動分量屬于趨勢項,故取前六階分量為特征振動分量。

    圖7 各階振動分量與原始振動信號相關(guān)系數(shù)Fig.7 Correlation coefficient of each order vibration component with the original vibration signal

    雖然前六階振動分量更符合原始信號的振動機制,但傳感器A-02、A-03、A-04采集到的振動分量相互混疊,并不能有效區(qū)分哪個傳感器與原始信號的相關(guān)性更強,更能表征導(dǎo)線的振動特性。故計算六階振動分量的平均偏差率,結(jié)果見表3。由表3可見,加速度傳感器A-02相關(guān)系數(shù)的平均偏差率達(dá)42.3%,A-03與A-04相關(guān)系數(shù)平均偏差率分別為40.7%和39.9%,距離輸入激勵側(cè)越近,導(dǎo)線的振動分量與原始振動信號相關(guān)性更強,故選擇加速度傳感器A-02采集數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行重構(gòu)。

    表3 六階振動分量相關(guān)系數(shù)Tab.3 Sixth-order vibration component correlation coefficients

    2.3.3 損傷特征提取

    導(dǎo)線振動信號分解重構(gòu)后的各階時-頻域分量如圖8—圖11所示??梢钥闯?,各階振動分量時頻域波形明顯不同,各階振動分量的中心頻率與峰值都存在差異,都代表特定的振動特性。這表明:VMD方法可以將非線性非平穩(wěn)振動信號分解成若干個具有特定振動特性的分量。

    圖8 完好時-頻域分解波形Fig.8 Time-frequency domain decomposition of complete

    圖9 左端缺損時-頻域波形Fig.9 Time-frequency domain decomposition of left defect type

    圖10 右端缺損時-頻域波形Fig.10 Time-frequency domain decomposition of right defect type

    依據(jù)1.1節(jié)中的式(3)可以量化各階振動分量時-頻域中表征防振錘損傷的特征參數(shù),構(gòu)建防振錘損傷特征集d。

    表4所列為2組數(shù)據(jù)樣本六階振動分量的時域能量熵HK和頻域能量熵HF值。首先計算防振錘完好時的均值,在此基礎(chǔ)上求得防振錘損傷與完好時的均差值??梢钥闯觯琁MF2和IMF3分量的時域能量熵HK和頻域能量熵HF均值較其他IMF分量波動偏差量大,說明IMF2和IMF3相較其他分量所含有的損傷特征量更多。但從所有分量整體看,偏差程度并不顯著。因此計算防振錘完好和損傷時的全分量均差值的百分?jǐn)?shù)??梢宰⒁獾剑勒皴N損傷與完好時的熵值偏差量最大為39.5%,最小偏差量為29.4%,驗證了能量熵作為防振錘損傷特征參數(shù)的有效性。

    表4 2組數(shù)據(jù)樣本六階振動分量的HK和HF值Tab.4 HK and HF values of the sixth-order vibration components of two data sets samples

    為更直觀地看出所提取的損傷特征是否有效,取1組數(shù)據(jù)樣本為例,繪制如圖12所示各階振動分量熵值分布圖??梢钥闯?,每種損傷類型的各階分量時-頻域能量熵在分布上具有各異性,故可將其集合作為防振錘損傷的特征數(shù)據(jù)集,采用LibSVM辨識防振錘結(jié)構(gòu)健康狀況。

    圖12 1組數(shù)據(jù)樣本時-頻域能量熵分布Fig.12 Time-frequency domain energy entropy distribution of a set of data samples

    2.4 基于LibSVM的防振錘結(jié)構(gòu)健康診斷

    采集防振錘完好和損傷時導(dǎo)線振動信號20組,每組樣本的采樣周期300 s,采樣頻率500 Hz,采樣點15 000個,包含4種類型的六階振動分量,每種類型可獲取到480個時-頻域能量熵數(shù)據(jù)樣本,并對特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理,接著選擇其中380個樣本作為訓(xùn)練集,再將剩余的100個實測數(shù)據(jù)樣本作為測試集。

    試驗采用交叉驗證(K-CV)方法對LibSVM中的懲罰因子參數(shù)c和核函數(shù)中函數(shù)參數(shù)j參數(shù)尋優(yōu),得到的最高精確率為91.75%,尋優(yōu)的c、j參數(shù)分別為17.148 4和0.012 69,對應(yīng)的適應(yīng)度三維視圖如圖13所示。將尋找的最優(yōu)c、j參數(shù)導(dǎo)入到LibSVM中創(chuàng)建并訓(xùn)練模型,建立基于LibSVM的損傷辨識基準(zhǔn),采用預(yù)測的平均辨識準(zhǔn)確率為衡量尺度評判該基準(zhǔn)的泛化性能,最終實現(xiàn)防振錘結(jié)構(gòu)健康診斷。

    圖13 c、j參數(shù)適應(yīng)度三維視圖Fig.13 3D view of c,j parameter adaptation

    圖14所示為防振錘損傷預(yù)測分類結(jié)果。類型標(biāo)簽1—4分別代表防振錘完好、左端缺損、右端缺損、兩端缺損損傷類型,測試集樣本的存放順序按照數(shù)據(jù)類型標(biāo)簽依次順排。從圖14可以看出,采用基于LibSVM損傷辨識基準(zhǔn)預(yù)測的平均辨識準(zhǔn)確率高達(dá)97%。結(jié)果表明,該基準(zhǔn)可以辨識防振錘結(jié)構(gòu)的損傷狀況。

    圖14 防振錘損傷預(yù)測辨識Fig.14 Anti-vibration hammer damage prediction identification chart

    3 結(jié)論

    本文提出一種在時變環(huán)境激勵作用下提取防振錘損傷特征與結(jié)構(gòu)健康診斷的方法。該方法采用VMD將導(dǎo)線振動信號分解為多階振動分量集合,然后引入熵的概念來量化每階振動分量時-頻域損傷特征能量密度分布。最后,通過建立的損傷辨識基準(zhǔn),實現(xiàn)防振錘結(jié)構(gòu)健康診斷。本研究結(jié)論如下:

    a)對導(dǎo)線振動信號分析得到,防振錘損傷時會減小傳遞給導(dǎo)線的功率能量,從而激勵導(dǎo)線響應(yīng)更高的振型,會直接影響其防振效果,所以對防振錘結(jié)構(gòu)健康的診斷具有實際工程意義。

    b)通過VMD可以有效解決導(dǎo)線多分量振動信號非線性非平穩(wěn)特性問題。并注意到,振動分量中IMF2和IMF3所含有的損傷特征量更多,且防振錘完好與損傷時的熵值偏差量最大為39.5%,最小為29.4%,驗證了能量熵作為防振錘損傷特征參數(shù)的有效性。

    c)通過建立的LibSVM損傷辨識基準(zhǔn)預(yù)測防振錘損傷數(shù)據(jù),得到的辨識準(zhǔn)確率高達(dá)97%。表明該診斷方法有效建立了以特征參數(shù)表征防振錘損傷模型,可以精準(zhǔn)辨識防振錘結(jié)構(gòu)健康狀況。

    d)提出的診斷方法在實際應(yīng)用時僅需導(dǎo)線振動信號便可實現(xiàn)防振錘結(jié)構(gòu)損傷的實時辨識,成本不高。

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