【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时频分析，尤其涉及一种电缆振动信号时频分析系统。
技术介绍
1、时频分析
专注于通过时间-频率域的转换来处理和分析信号，允许同时获取信号的时间和频率信息，从而提供信号变化的详细视图。该分析对于解析非稳定性信号特别有效，常见于各种工程和物理科学领域，如音频处理、通信系统以及结构健康监测等。
2、其中，电缆振动信号时频分析系统是一种用于检测并分析电缆振动的系统，其主要目的是监测电缆的结构健康状态，预防潜在的故障和损坏。通过对电缆振动信号进行时频分析，能够识别出信号中的特定模式和异常，从而帮助维护人员及时了解和处理潜在的问题。该分析系统通常用于高压电缆、海底电缆以及其他关键的输电结构，其目的是提高电缆的可靠性和安全性。
3、传统系统的固定分析窗口和参数，对电缆振动信号的快速变化反应不足，在关键电缆的实时监控中导致延迟识别问题，增加了电缆故障后的应急处理难度和风险，传统系统由于缺乏动态调整能力，无法即时适应信号的瞬态变化，从而影响了故障预警的时效性和准确性。标准的时频处理技术在数据分类和异常行为的标记方面表现平平，限制了其在复杂信号环境下的应用效果。缺乏有效的自我校正机制也是一大短板，使得系统在长期运行中难以自行调整和优化，进一步降低了操作的灵活性和系统的整体效能.
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种电缆振动信号时频分析系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种电缆振动信号
3、信号采集模块依据电缆的振动特性，进行振动信号实时采集，并记录信号的振动强度与频率数据，得到信号基础数据集；
4、动态窗口调整模块基于所述信号基础数据集，使用随机森林和逻辑回归算法，监测信号中的振动强度和频率变化，通过分析信号的瞬时能量，识别需要调整的时频窗口参数，得到时频窗口参数集；
5、时频数据处理模块接收所述时频窗口参数集，对窗口内数据执行连续傅里叶变换，计算每个窗口的能量谱和相位信息，得到频谱整合映射表；
6、聚类分析模块基于所述频谱整合映射表，采用kmeans算法，对数据点进行空间分布分析，根据分布特征调整聚类参数，进行模式识别与异常行为的标记，得到聚类模式标识汇总；
7、错误预测模块基于所述聚类模式标识汇总，对数据集进行统计分析，识别分析过程中的偏差和潜在错误点，通过多维数据对比和误差校正进行预测，得到预测误差分析记录；
8、自我校正模块根据所述预测误差分析记录，检测并识别分析参数中的不合理设置，调整窗口大小和滤波器设定参数，并进行新参数应用和重新配置，得到校正完成的分析数据。
9、本专利技术改进有，所述信号基础数据集包括振动信号的频率、振动强度和对应的时间标签，所述时频窗口参数集包括窗口的大小、位置和时间范围，所述频谱整合映射表包括多频率点的能量值、相位角和频率值，所述聚类模式标识汇总包括振动模式的分类、异常行为标识和模式频率，所述预测误差分析记录包括误差类型、预测的误差值和偏差分布，所述校正完成的分析数据包括调整后的窗口大小、滤波器频率和信号处理的优化参数。
10、本专利技术改进有，所述动态窗口调整模块包括：
11、窗口监测子模块基于所述信号基础数据集，应用cusum算法，监控信号振动强度和频率的变化趋势，识别振动信号的变化模式，并评估信号的稳定性或波动性，生成信号变化趋势数据；
12、能量分析子模块基于所述信号变化趋势数据，使用随机森林和逻辑回归算法，进行能量峰值和变化点的分析，评估信号的能量分布，并确定关键的能量变化节点，生成能量节点分析结果；
13、窗口调整子模块基于所述能量节点分析结果，调整时频窗口的尺寸和位置，匹配至信号的最优能量分布，并优化窗口参数匹配信号的新动态，得到时频窗口参数集。
14、本专利技术改进有，所述随机森林算法，按照公式：
15、；
16、计算袋外误差率；
17、其中，为森林中树的数量，为第i棵树在袋外数据上正确的投票数，为第i棵树在袋外数据上的总投票数，为第i棵树的权重系数，为第i棵树的信息增益，为平滑参数。
18、本专利技术改进有，所述时频数据处理模块包括：
19、傅里叶变换子模块接收所述时频窗口参数集，对窗口内数据采用连续傅里叶变换，将时间域信号转换为频率域信号，依据变换得到的频率分布数据，对每个数据点进行频率分解，得到初步频率数据；
20、能量谱计算子模块依据所述初步频率数据，计算多个频点的能量值，通过评估信号中多个频率成分的能量分布，对信号的关键能量区域和潜在异常频率进行识别，得到能量分布分析信息；
21、数据整合子模块基于所述能量分布分析信息，整合每个频率点的相位信息，并验证能量和相位间的数据对应准确性，得到频谱整合映射表。
22、本专利技术改进有，所述聚类分析模块包括：
23、数据特征分析子模块基于所述频谱整合映射表，采用kmeans算法，进行数据点的空间分布分析，识别数据集中的差异群集和分布模式，确定聚类的起始条件，得到群集差异概览；
24、聚类配置调整子模块根据所述群集差异概览，进行聚类关键参数调整，包括聚类数目和中心初始位置，得到聚类参数配置；
25、模式标记子模块根据所述聚类参数配置，对数据进行分类处理，标记数据中的正常振动模式与异常行为，并对分类结果进行整理，得到聚类模式标识汇总。
26、本专利技术改进有，所述kmeans算法，按照公式：
27、；
28、计算数据点到聚类中心的加权欧氏距离；
29、其中，为数据点向量，为聚类中心向量，和分别是向量和在第i维的坐标，为第i维的权重系数，为维度总数，为加权指数。
30、本专利技术改进有，所述错误预测模块包括：
31、数据偏差分析子模块基于所述聚类模式标识汇总，识别数据集中的统计偏差和异常值，通过分析多类数据的频率分布和偏离程度，收集偏差关键的数据点，得到偏差关键点记录；
32、误差预测子模块基于所述偏差关键点记录，通过比较差异维度的数据分布和历史误差数据，进行误差分析，识别潜在错误点并预测错误点的类型及程度，得到误差预测详情日志；
33、评估输出子模块基于所述误差预测详情日志，评估误差预测的整体准确性和预测效果，整理并汇总预测结果和校正提议，编制包括评估结果和改善措施的文档，得到预测误差分析记录。
34、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
35、本专利技术中，通过动态调整时频窗口技术，可根据实时数据自动调整分析窗口的尺寸和位置，显著提升了系统对电缆状态微小变化的捕捉能力，有效预防了潜在故障和损坏，通过连续傅里叶变换和能量谱分析，不仅增加了信号处理的深度，也通过准确映射加强了对异常信号的检测能力，引入的聚类分析和自动模式识别，使得系统在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于：所述信号基础数据集包括振动信号的频率、振动强度和对应的时间标签，所述时频窗口参数集包括窗口的大小、位置和时间范围，所述频谱整合映射表包括多频率点的能量值、相位角和频率值，所述聚类模式标识汇总包括振动模式的分类、异常行为标识和模式频率，所述预测误差分析记录包括误差类型、预测的误差值和偏差分布，所述校正完成的分析数据包括调整后的窗口大小、滤波器频率和信号处理的优化参数。
3.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述动态窗口调整模块包括：
4.根据权利要求3所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述随机森林算法，按照公式：
5.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述时频数据处理模块包括：
6.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述聚类分析模块包括：
7.根据权利要求6所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述Km
8.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述错误预测模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电缆振动信号时频分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频分析系统，其特征在于：所述信号基础数据集包括振动信号的频率、振动强度和对应的时间标签，所述时频窗口参数集包括窗口的大小、位置和时间范围，所述频谱整合映射表包括多频率点的能量值、相位角和频率值，所述聚类模式标识汇总包括振动模式的分类、异常行为标识和模式频率，所述预测误差分析记录包括误差类型、预测的误差值和偏差分布，所述校正完成的分析数据包括调整后的窗口大小、滤波器频率和信号处理的优化参数。
3.根据权利要求1所述的电缆振动信号时频...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦鑫，王玮，郭丽霞，赵亮，王凯，鲍志伟，张彬彬，李文生，高荣贵，韩炜，郑勇，药炜，张俊兵，牛淑锏，李浩，王刚，张艺宏，任一宁，左瑜，任甜，高鹏，柳杰，赵一潼，乔左江，闫长祺，王章军，李冉，任健萍，葛令源，朱晨力，武鑫，于倩，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司太原供电公司，
类型：发明
国别省市：
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