基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法及系统，方法包括以下步骤：S1、绝缘子标准谱线获取与分析，利用LIBS对不同厂家的绝缘子进行分析，得到光谱数据，并对光谱数据进行预处理；S2、搭建神经网络并利用预处理后的光谱数据进行训练；S3、将训练好的神经网络用于实际绝缘子样品的分类。本发明专利技术利用激光诱导击穿光谱技术，通过产生功率密度极高的激光脉冲，在绝缘子样品表面诱导产生等离子体，利用光纤收集等离子体，得到光谱信息，可以实现不同厂家绝缘子配方的分类。现不同厂家绝缘子配方的分类。现不同厂家绝缘子配方的分类。

【技术实现步骤摘要】
基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法及系统


[0001]本专利技术属于绝缘子分类
，具体涉及一种基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法及系统。

技术介绍

[0002]自九十年代中后期以来，由高温硫化硅橡胶、金具和环氧玻璃芯棒制成的复合绝缘子被大批应用于高压输电线路中。受环境因素(潮湿、污秽、雷击、紫外照射)影响，随运行时间的增加，复合绝缘子会出现龟裂、粉化、憎水性降低等老化现象，绝缘子损坏数量也逐渐增多，威胁输变电设备的安全运行。线路检修人员会根据复合绝缘子的运行年限、污秽等级、粉化程度、憎水性等多个角度对绝缘子进行综合评估，指导绝缘子的运维和退运。
[0003]对于出现密封失效、绝缘劣化、不明原因闪络等现象的复合绝缘子，除了对事故原因及老化机理进行探究之外，还应统计发生事故绝缘子所属的生产厂家。当某一厂家某批次绝缘子发生故障概率较高，表明绝缘子硅橡胶在配方制定或制作过程可能存在缺陷，这一信息对于用户选择厂家、厂家提高产品质量都具有重要的参考价值。近年来投网运行的绝缘子都有关于其生产厂家的精确记录，但早期对于运行线路绝缘子所属的生产厂家的记录通常是不完整的。
[0004]激光诱导击穿光谱技术(Laser
‑
Induced Breakdown Spectroscopy，LIBS)是通过高能脉冲激光对样品进行烧蚀，在样品表面产生等离子体，利用光纤收集到的等离子发射光谱中含有被烧蚀样品的成分信息。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法及系统，利用激光诱导击穿光谱技术，通过产生功率密度极高的激光脉冲，在绝缘子样品表面诱导产生等离子体，利用光纤收集等离子体，得到光谱信息，可以实现不同厂家绝缘子的分类。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，包括以下步骤：
[0008]S1、绝缘子标准谱线获取与分析，利用LIBS对不同厂家的绝缘子进行分析，得到光谱数据，并对光谱数据进行预处理；
[0009]S2、搭建神经网络并利用预处理后的光谱数据进行训练；
[0010]S3、将训练好的神经网络用于实际绝缘子样品的分类。
[0011]进一步的，进行绝缘子标准谱线获取前，还包括搭建LIBS系统，LIBS系统包括激光器、光路系统、控制器、光谱仪、延时控制器以及计算机；光路系统包括反光镜和凸透镜；
[0012]通过LIBS系统获取标准谱线的过程为：
[0013]激光器产生脉冲激光经反射透镜和透镜聚焦于样品绝缘子表面，样品被烧蚀、激发、蒸发和解离，在表面形成高温、高电子密度的等离子体，高温高密度等离子体在冷却的
过程中由韧致辐射和复合辐射产生各元素电离线形成连续背景光谱，连续辐射显著衰减之后开始辐射大量原子和离子线状光谱，处于激发态的原子和分子中的电子在分立的束缚能级之间跃迁并发射出对应波长的线状光谱，即原子发射光谱，光谱信息经过光纤采集输送到光谱仪中进行分光；经与光谱仪耦合的ICCD探测器完成光电转化和传输，最终由计算机完成数据采集和储存。
[0014]进一步的，步骤S1中，利用LIBS系统分别对来自多个不同厂家的绝缘子进行分析，得到光谱数据，具体为：
[0015]利用LIBS系统分别对来自多个不同厂家的绝缘子进行分析，利用压模机在绝缘子伞裙部位取直径为5cm的圆片，在样品绝缘子表面取10个不同位置进行LIBS检测，取10个点的光谱数据平均值。
[0016]进一步的，对光谱数据进行预处理具体包括：
[0017]基线校正，去除背景光谱的干扰，找出绝缘子烧制过程中所用填料对应的特征元素谱线，具体为：
[0018]采用基线校正方法，将光谱平均分为N个部分，从中选择一系列有代表性的基线特征点，对这些点进行线性、多项式或样条函数插值来构建基线，将数据点集减去基线将基线校正到y＝0；
[0019]采用小波变换滤波进行降噪，通过小波函数对原始光谱进行分解，得到包含光谱特征信息的低频信号和包含噪声信息的高频信号，设定阈值去除高频信号保留低频信号，将原始光谱去噪；
[0020]参考原子光谱数据库的标准谱线的信息，考虑光谱仪的分辨率，确定绝缘子特征元素谱线。
[0021]进一步的，对光谱数据进行预处理还包括：
[0022]基于递归特征消除算法进行光谱数据特征选择，采用线性判别分析算法对特征光谱数据进行降维处理，具体为：
[0023]将最初的所有数据点作为特征组成特征集，输入到分类模型中，计算得到每个特征的相关性，得到特征相关性得分排序表，根据此表剔除部分相关性差的特征，重复此迭代过程，选择最优特征子集，降低光谱信息数据量；
[0024]通过计算类内散度矩阵S
w
和类间散度矩阵S
b
，计算矩阵S
w
‑1S
b
，对矩阵S
w
‑1S
b
进行特征分解并计算最大的d个特征值对应的特征向量组成W，经Y＝W
T
X公式将高维原特征转化为低维新特征，降低数据维数。
[0025]进一步的，进行光谱数据特征选择时，特征选择算法包括但不限于REF；
[0026]降维处理时，采用的算法包括但不限于LDA。
[0027]进一步的，步骤S2，搭建神经网络具体为：
[0028]搭建BP神经网络，BP神经网络包含三个层次，分别为输入层、隐藏层以及输出层，每层包括多个神经元，神经元之间相互连接；
[0029]输入层的神经元数量等于待处理数据中输入变量的数量，输出层的神经元的数量等于与每个输入关联的输出的数量。
[0030]进一步的，步骤S2中，将预处理过的光谱数据作为训练样本，将训练样本输入搭建好的神经网络进行训练识别，将训练后的神经网络用于不同厂家绝缘子的分类识别；
[0031]BP神经网络训练过程具体为：
[0032]BP神经网络是一种有监督学习，其训练过程中输出结果向前传播，每层神经元的输入只接受前一层神经元的输出；
[0033]误差反向传播，反馈每个中间层的偏差，利用梯度下降法，使权值向负梯度方向变化，以上步骤循环迭代进行，当预测值和真实值之间的误差小于设定的阈值，则BP神经网络训练完成。
[0034]进一步的，步骤S3具体为：
[0035]在同一仪器参数下进行实际运行测量，利用LIBS系统对实际样品绝缘子进行分析，得到光谱数据，进行数据预处理，将光谱数据输入训练完成的神经网络中，得出绝缘子厂家归属。
[0036]本专利技术还包括基于LIBS的不同配方绝缘子分类系统，系统包括激光器、光路系统、控制器、光谱仪、延时控制器以及计算机；光路系统包括反光镜和凸透镜；系统采用本专利技术提供的方法对不同配方绝缘子进行分类。
[0037]本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、绝缘子标准谱线获取与分析，利用LIBS对不同厂家的绝缘子进行分析，得到光谱数据，并对光谱数据进行预处理；S2、搭建神经网络并利用预处理后的光谱数据进行训练；S3、将训练好的神经网络用于实际绝缘子样品的分类。2.根据权利要求1所述的基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，其特征在于，进行绝缘子标准谱线获取前，还包括搭建LIBS系统，LIBS系统包括激光器、光路系统、控制器、光谱仪、延时控制器以及计算机；光路系统包括反光镜和凸透镜；通过LIBS系统获取标准谱线的过程为：激光器产生脉冲激光经反射透镜和透镜聚焦于样品绝缘子表面，样品被烧蚀、激发、蒸发和解离，在表面形成高温、高电子密度的等离子体，高温高密度等离子体在冷却的过程中由韧致辐射和复合辐射产生各元素电离线形成连续背景光谱，连续辐射显著衰减之后开始辐射大量原子和离子线状光谱，处于激发态的原子和分子中的电子在分立的束缚能级之间跃迁并发射出对应波长的线状光谱，即原子发射光谱，光谱信息经过光纤采集输送到光谱仪中进行分光；经与光谱仪耦合的ICCD探测器完成光电转化和传输，最终由计算机完成数据采集和储存。3.根据权利要求1所述的基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，其特征在于，步骤S1中，利用LIBS系统分别对来自多个不同厂家的绝缘子进行分析，得到光谱数据，具体为：利用LIBS系统分别对来自多个不同厂家的绝缘子进行分析，利用压模机在绝缘子伞裙部位取直径为5cm的圆片，在样品绝缘子表面取10个不同位置进行LIBS检测，取10个点的光谱数据平均值。4.根据权利要求1所述的基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，其特征在于，对光谱数据进行预处理具体包括：基线校正，去除背景光谱的干扰，找出绝缘子烧制过程中所用填料对应的特征元素谱线，具体为：采用基线校正方法，将光谱平均分为N个部分，从中选择一系列有代表性的基线特征点，对这些点进行线性、多项式或样条函数插值来构建基线，将数据点集减去基线将基线校正到y＝0；采用小波变换滤波进行降噪，通过小波函数对原始光谱进行分解，得到包含光谱特征信息的低频信号和包含噪声信息的高频信号，设定阈值去除高频信号保留低频信号，将原始光谱去噪；参考原子光谱数据库的标准谱线的信息，考虑光谱仪的分辨率，确定绝缘子特征元素谱线。5.根据权利要求4所述的基于LIBS的不同配方绝缘子分类方法，其特征在于，对光谱数据进行预处理还包括：基于递归特征消除算法进行光谱数据特征选择，采用线性判别分析算法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：周鸿铃，杜钢，李光茂，乔胜亚，庞志开，陈璐，杨杰，蔡汉贤，朱晨，杨森，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：