一种智能化电线电缆故障诊断方法及系统与流程

本发明涉及电缆故障检测，更具体地说，它涉及一种智能化电线电缆故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、电线电缆在现代社会中扮演着不可或缺的角色，为了避免电线电缆受到天气影响，其通常敷设在地下，所以其故障检测较为困难。

2、现有电线电缆的故障检测是通过tdr(时域反射技术)向其发送阶跃脉冲信号，在电缆末端或者故障点发生反射，再通过示波器接收反射信号，根据阶跃脉冲信号在电缆内传播的速度以及返回示波器的时间确定故障点的位置，并通过计算反射信号的反射强度确定电缆故障类型，其中反射强度＝[(z2-z1)/(z2+z1)]×100％，z1表示发送阶跃脉冲信号的电缆阻抗，z2表示接收反射信号的电缆阻抗，当z2＞z1时，反射强度为正值，表示阶跃脉冲信号从阻抗较低的电缆传输到阻抗较高的电缆时发生了部分反射，则确定电缆故障类型包括：电缆与连接器或其他设备之间接触不良、电缆内部导体损坏或断裂、电缆绝缘层损坏、电缆接头处存在故障；当z2＝z1时，表示阻抗匹配，电缆内部无故障；当z2＜z1时，反射强度为负值，表示阶跃脉冲信号从阻抗较高的电缆传输到阻抗较低的电缆时发生了反相反射，则确定故障类型包括：电缆与连接器或其他设备之间短路、电缆内部导体与屏蔽层之间发生短路，导致电缆芯线与屏蔽层之间发生电容性耦合。然而tdr发送的阶跃脉冲信号在电缆长距离传输中会逐渐衰减，影响反射信号的强度，此外电缆出现多个故障点时，多个反射信号会叠加在一起，导致确定故障点困难。

3、公开号为cn116540028b，专利名称为电缆故障的智能定位方法及系统的中国专利公开了：通过将历史的反射波形特征值与电缆故障类型进行映射，再将当前的反射波形特征值与历史的反射波形特征值进行比对获得电缆对应的故障类型。但是上述方案仍然没有解决反射信号在电缆传输途中受到多个反射信号叠加影响的问题，导致其检测精度受限。

技术实现思路

1、本发明提供一种智能化电线电缆故障诊断方法及系统，解决上述背景技术中的技术问题。

2、本发明提供了一种智能化电线电缆故障诊断方法，包括以下步骤：

3、步骤s101，通过信号发生器向待检测电缆发送电磁脉冲信号，并对反射信号进行异常识别获得异常信号的时域波形；

4、所述时域波形的横坐标表示时间点，纵坐标表示反射系数；

5、所述反射系数为反射信号的电压值与发送电磁脉冲信号的电压值之间的比值；

6、步骤s102，将异常信号的时域波形转换为频域波形；

7、所述频域波形的横坐标表示频率值，纵坐标表示功率谱密度；

8、所述功率谱密度表示每个频率值对应的功率值；

9、步骤s103，基于异常信号的时域波形和频域波形构建时频序列；

10、时频序列表示为：a＝{a1…an}；

11、其中a1…an分别表示异常信号在第1个时间点到第n个时间点的频域波形；

12、异常信号在第n个时间点的频域波形表示为：

13、其中分别表示异常信号在第n个时间点的第1个频率值到第m个频率值对应的功率谱密度；

14、步骤s104，将时频序列阵输入到电缆故障检测模型中，输出不同电缆故障类型对应的时域波形以及该时域波形在待检测电缆中传输的往返时间；

15、不同电缆故障类型对应的时域波形与异常信号的时域波形的表示相同，即不同电缆故障类型的n个时间点的反射系数；

16、步骤s105，根据不同电缆故障类型对应的时域波形以及该时域波形在待检测电缆中传输的往返时间获得待检测电缆中不同电缆故障类型对应的故障点的位置。

17、进一步地，提取满足异常条件之一的反射信号作为异常信号，异常条件包括：反射信号的时域波形的反射系数大于等于第一阈值；反射信号的时域波形的峰值大于等于第二阈值；反射信号的时域波形的上升时间大于第三阈值；所述第一阈值、第二阈值和第三阈值均为自定义参数。

18、进一步地，异常信号的时域波形转换为频域波形，包括以下步骤：

19、步骤s201，通过模拟数字转换器将异常信号的时域波形转换为第一时间序列，第一时间序列的每个序列单元表示时域波形的每个时间点的反射系数的八位二进制编码；

20、步骤s202，第一时间序列的每个序列单元乘以窗口函数获得第二时间序列，第二时间序列和第一时间序列的长度相同；

21、步骤s203，通过快速傅里叶变换将第二时间序列转换为复数频域序列，复数频域序列的每个序列单元表示每个频率值的幅度和相位；

22、步骤s204，对复数频域序列的每个序列单元进行计算获得功率谱密度。

23、进一步地，对复数频域序列的每个序列单元进行计算获得功率谱密度的计算公式如下：

24、其中1≤k≤m，psdk表示第k个频率值对应的功率谱密度，hk表示第k个频率值对应的幅度，reference表示参考功率，取值为1瓦特/赫兹或者1毫瓦/赫兹。

25、进一步地，n和m均为自定义参数。

26、进一步地，电缆故障检测模型包括n个隐藏层、1个第一分类器、1个逻辑层、t个第二分类器和t个第三分类器，其中t表示电缆故障类型的总数，即每个电缆故障类型对应一个第二分类器和第三分类器；

27、第i个隐藏层输入时频序列的第i个时间点的频域波形，第n个隐藏层输出隐藏状态，其中1≤i≤n；

28、第n个隐藏层输出的隐藏状态输入到第一分类器中，第一分类器输出的值表示异常信号属于不同电缆故障类型的概率值，第一分类器为softmax分类器；

29、逻辑层用于筛选获得第一分类器输出的概率值大于等于概率阈值的电缆故障类型对应的隐藏状态，其中概率阈值为自定义参数；

30、将逻辑层筛选获得的隐藏状态依次输入与电缆故障类型对应的第二分类器中，第二分类器输出不同电缆故障类型对应的时域波形；

31、将逻辑层筛选获得的隐藏状态依次输入与电缆故障类型对应的第三分类器中，第三分类器输出不同电缆故障类型对应的时域波形在待检测电缆中传输的往返时间。

32、进一步地，第i个隐藏层的计算公式包括：

33、fi＝sigmoid(xiwf1+hi-1wf2+bf)；

34、ii＝sigmoid(xiwi1+hi-1wi2+bi)；

35、

36、

37、oi＝sigmoid(xiwo1+hi-1wo2+bo)；

38、hi＝oi⊙tanh(ci)；

39、其中fi、ii、ci、oi和hi分别表示第i个隐藏层的遗忘门、输入门、中间状态、中间隐藏状态、输出门和隐藏状态，wf1、wf2和bf分别表示第i个隐藏层的遗忘门的第一权重参数、第二权重参数和偏置参数，wi1、wi2和bi分别表示第i个隐藏层的输入门的第一权重参数、第二权重参数和偏置参数，wc1、wc2和bc分别表示第i个隐藏层的中间状态的第一权重参数、第二权重参数和偏置参数，wo1、wo2和bo别表示第i个隐藏层的输出门的第一权重参数、第二权重参数和偏置参数，xi表示第i个隐藏层输入的时频序列的第i个时间点的频域波形，hi-1表示第i-1个隐藏层的隐藏状态，ci-1表示第i-1个隐藏层的中间隐藏状态，⊙表示逐点相乘，sigmoid表示sigmoid激活函数，tanh表示双曲正切激活函数，h0＝0，c0＝0。

40、进一步地，用于训练电缆故障检测模型的训练样本通过模拟仿真平台获得，其中一个训练样本包括训练数据和样本标签，包括以下步骤：

41、步骤s301，通过模拟仿真平台在模拟电缆上随机生成g个电缆故障类型对应的故障点，并记录每个故障点的第一位置；

42、步骤s302，通过模拟仿真平台向模拟电缆发送电磁脉冲信号，并对反射信号进行异常识别获得异常信号的时域波形；

43、步骤s303，将异常信号的时域波形转换为频域波形，并构建时频序列作为一个训练样本的训练数据；

44、步骤s304，随机调整异常信号的幅度、峰值、时间延迟、上升时间和下降时间获得g个电缆故障类型对应的时域波形，并记录每个时域波形在模拟电缆中传输的往返时间；

45、步骤s305，根据g个电缆故障类型对应的时域波形以及每个时域波形在模拟电缆中传输的往返时间计算获得每个电缆故障类型对应的故障点的第二位置；

46、步骤s306，重复步骤s304到步骤s305，直至每个故障点的第一位置和第二位置的距离小于距离阈值，并将调整后的g个电缆故障类型对应的时域波形以及该时域波形在模拟电缆中传输的往返时间作为样本标签，其中距离阈值为自定义参数；

47、步骤s307，重复步骤s301到步骤s306，直至获得h个训练样本，h为自定义参数。

48、进一步地，根据时域波形获得待检测电缆的故障点的位置的计算公式如下：其中dis表示故障点到信号发生器的距离，v表示信号发生器发送电磁脉冲信号在待检测电缆中的传播速度，δt表示时域波形在待检测电缆中传输的往返时间。

49、本发明提供一种智能化电线电缆故障诊断系统，包括：

50、异常信号识别模块，其用于通过信号发生器向待检测电缆发送电磁脉冲信号，并对反射信号进行异常识别获得异常信号的时域波形；

51、频域波形转换模块，其用于将异常信号的时域波形转换为频域波形；

52、时频序列构建模块，其用于基于异常信号的时域波形和频域波形构建时频序列；

53、电缆故障类型检测模块，其用于将时频序列阵输入到电缆故障检测模型中，输出不同电缆故障类型对应的时域波形以及该时域波形在待检测电缆中传输的往返时间；

54、故障位置确定模块，其用于根据不同电缆故障类型对应的时域波形以及该时域波形在待检测电缆中传输的往返时间获得待检测电缆中不同电缆故障类型对应的故障点的位置。

55、本发明的有益效果在于：本发明利用神经网络模型将叠加的反射信号分离为多个故障点的反射信号，确定电缆中每个故障点的故障类型和故障位置，从而提高电缆故障检测的精度。